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《Flask模型部署提速实战》
然而，随着模型复杂度提升（如Transformer系列模型参数量突破百亿级），Flask在生产环境中的部署性能瓶颈日益凸显——启动延迟高、并发处理能力弱、资源消耗大等问题，导致实际服务响应时间从毫秒级飙升至秒级，严重制约了AI应用的用户体验和商业价值。在AI落地的“最后一公里”，效率即竞争力。未来5年，随着推理优化库的标准化和云原生工具链成熟，Flask部署将从“痛点”蜕变为“优势”，助力AI从实验室走向真实世界。思维——将模型加载成本前置，类似IoT设备的“开机自检”，实现“即用即走”的服务体验。
——来自博客 https://blog.csdn.net/jie_kou/article/details/157062790
Flask默认使用多线程处理请求。(单选)
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