Flask更新机器学习模型

在Flask中更新机器学习模型的核心方案是：利用后台线程异步加载新模型文件，并通过全局变量或内存缓存替换旧模型实例，从而实现零停机热更新，许多开发者在将机器学习模型部署到生产环境时,常陷入一个误区：认为模型更新必须重启服务，这种传统做法会导致服务中断，影响用户体验，现代Web框架完全支持动态加载，Flask作为……