Python文本模型部署关键在流程、工具与避坑：先轻量化（ONNX/ TorchScript/TFLite、删冗余模块），再用FastAPI+Uvicorn建API（Pydantic校验、lifespan加载、缓存），上线前必测编码、超长、空输入，辅以结构化日志与健康检查。
Python文本处理模型部署不难，关键是理清流程、选对工具、避开常见坑。
模型训练完别急着上线：先做轻量化处理
训练好的模型（比如BERT、LSTM）往往体积大、推理慢，直接部署到API或边缘设备容易卡顿。建议优先做三件事：
- 用ONNX导出模型：兼容性强，PyTorch/TensorFlow都支持，还能跨平台加速
- 启用torchscript（PyTorch）或SavedModel + TFLite（TF）：去掉训练依赖，固化计算图
- 删掉非必要模块：如训练用的loss层、dropout、梯度钩子；只保留tokenizer + forward逻辑
API服务别硬写Flask：用FastAPI+Uvicorn更稳
文本接口对并发和响应延迟敏感。Flask默认单线程，而FastAPI自带异步支持、自动文档（Swagger）、数据校验，搭配Uvicorn性能翻倍：
- 定义请求体用Pydantic BaseModel，自动校验输入长度、格式（比如限制text字段≤512字符）
- 加载模型放在lifespan event里（启动时一次加载），避免每次请求重复初始化
- 加个简单缓存（如functools.lru_cache）对高频短文本可降30%+延迟
上线前必测三件事：编码、超长、空输入
90%的线上报错来自这三类低级但高频问题：
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- 中文乱码：确保API接收时显式声明utf-8（FastAPI默认已支持，但Nginx/负载均衡器要配好charset）
- 超长文本截断：tokenizer有max_length限制，模型会静默截断——务必在API层主动检查并返回明确错误（如400 Bad Request + 提示“文本超长，请分段提交”）
- 空字符串/纯空格：tokenizer可能产出全0向量，导致下游崩溃。加一行text.strip() or raise ValueError就能拦住
别忽视日志和监控：哪怕只是print也得结构化
生产环境出问题，没日志=瞎猜。不用上ELK，起步阶段做到三点就足够：
- 每条请求记录request_id + 输入长度 + 耗时 + 状态码（用logging.Logger.info打成JSON行）
- 模型异常捕获后，log.exception而不是print——堆栈才进日志文件
- 加个健康检查端点（如/health），返回模型加载时间、当前内存占用（psutil）、最近10次平均延迟
基本上就这些。模型部署不是黑盒，核心是把“能跑”变成“稳跑”，细节比框架选择更重要。
