随着深度学习在各个领域的应用日益增多，如何将训练好的深度学习模型高效地部署到生产环境中，成为了开发者和数据科学家的重要课题。本文将详细讲解如何使用Python将训练好的深度学习模型部署到生产环境，主要介绍了基于`Flask`和`FastAPI`构建API服务的方式。我们将通过一系列示例代码，从模型训练开始，到如何通过Flask或FastAPI暴露API接口，最后将其部署到服务器进行生产化应用。文章重点介绍了API的构建流程、模型的加载与推理、以及如何保证部署系统的高效与稳定性。适合有一定深度学习基础的读者