企业官网建设流程全解析

009、模型服务与监控：Gradio、Streamlit快速部署与Prometheus监控

上周深夜调试一个文本分类模型，服务跑得好好的，突然响应时间从50ms飙到3秒。查了半天才发现是内存泄漏，模型推理中间变量没释放。这种问题在生产环境就是定时炸弹——用户不会告诉你“服务变慢了”，他们只会默默离开。今天咱们就聊聊怎么把模型服务稳当当地部署出去，并且时刻知道它“健康与否”。

一、快速原型：Gradio与Streamlit怎么选？

很多团队第一个纠结的点是：用Gradio还是Streamlit做演示界面？我自己的经验是——看使用场景。Gradio更适合纯模型交互，Streamlit适合带数据分析的完整应用。

比如这个图像分类的Gradio例子，三五行代码就能跑起来：

importgradioasgrimporttorchfromPILimportImage model=torch