FastAPI 和 Flask 是 Python 中两种主流的 Web 框架，分别代表高性能与简易性的不同选择
新增大模型 API 服务：无脑选 FastAPI，性能和开发体验全面领先.
存量项目兼容：Flask 可作为过渡方案，但长期建议迁移至 FastAPI.
学习成本：有 Flask 基础的开发者，3 天内可上手 FastAPI（主要是类型注解和依赖注入）.

建议直接从 FastAPI 入门，其设计理念更符合现代 API 开发需求，尤其在大模型应用的高并发、低延迟场景中表现卓越.



一、核心差异对比
特性	Flask	FastAPI
诞生时间            2010 年（元老级）             2018 年（新生代）
框架类型            轻量级、无强制依赖（微框架）    重量级、依赖类型注解（全功能框架）
性能               中等（依赖 WSGI 协议）        极快（基于 ASGI，接近 Node.js/Go）
开发体验            自由度高，需手动集成组件       自动生成文档、类型检查、依赖注入
大模型场景适用性     适合原型验证、轻量 API	        适合高性能推理服务、高并发场景



二、性能对比：FastAPI 碾压式领先
测试环境：MacBook Pro M1，Python 3.10
测试内容：返回简单 JSON 响应（1000 并发请求）

框架	吞吐量（req/s）	平均响应时间（ms）
Flask + Gunicorn	~1500	650
FastAPI + Uvicorn	~7500	130

原因：
FastAPI 基于 ASGI（异步协议），支持非阻塞 I/O，充分利用多核 CPU.
Flask 基于 WSGI（同步协议），请求处理时会阻塞线程，高并发下性能骤降.



三、代码对比：以大模型 API 为例
1. Flask 实现

from flask import Flask, request, jsonify
from transformers import pipeline

app = Flask(__name__)
generator = pipeline('text-generation', model='gpt2')

@app.route('/generate', methods=['POST'])
def generate():
    data = request.json
    prompt = data.get('prompt', '')
    max_length = data.get('max_length', 50)
    
    try:
        result = generator(prompt, max_length=max_length)
        return jsonify({"output": result[0]['generated_text']})
    except Exception as e:
        return jsonify({"error": str(e)}), 500

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)


2. FastAPI 实现

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from transformers import pipeline

app = FastAPI()
generator = pipeline('text-generation', model='gpt2')

class GenerationRequest(BaseModel):
    prompt: str
    max_length: int = 50

@app.post("/generate")
async def generate(request: GenerationRequest):
    try:
        result = generator(request.prompt, max_length=request.max_length)
        return {"output": result[0]["generated_text"]}
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))

关键差异：
类型安全：FastAPI 通过 Pydantic 模型自动验证请求参数，减少错误.
异步支持：FastAPI 的 async def 可处理并发请求，不阻塞主线程.
文档自动生成：访问 /docs 即可查看交互式 API 文档（基于 Swagger UI）.



四、大模型场景下的选择建议

1. 优先选 FastAPI 的场景
高并发推理服务：如面向海量用户的聊天机器人 API.
流式响应需求：支持 SSE（Server-Sent Events）实时返回生成内容.
与异步组件集成：如异步调用 Redis、数据库等.
团队协作项目：自动文档和类型检查可减少沟通成本.


2. 可选 Flask 的场景
快速原型开发：代码简单，5 分钟内可搭建 API.
轻量级服务：内部工具、小规模应用.
已有 Flask 项目扩展：需兼容旧系统.




五、FastAPI 进阶技巧（大模型场景）
1. 模型预热与单例模式
避免每次请求加载模型，采用全局单例：

# app.py
from fastapi import FastAPI
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

app = FastAPI()

# 全局加载模型（启动时执行一次）
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2", torch_dtype=torch.float16)
model.eval()  # 设置为评估模式

@app.post("/generate")
async def generate(prompt: str):
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
    with torch.no_grad():
        outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)




2. 并发优化
使用 async + torch.inference_mode() 提升吞吐量：


@app.post("/generate")
async def generate(prompt: str):
    async with asyncio.Lock():  # 模型非线程安全时加锁
        with torch.inference_mode():  # 禁用梯度计算，加速推理
            inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
            outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
        return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)


3. 模型量化与加速
集成 bitsandbytes 进行 8-bit 量化：


from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
import bitsandbytes as bnb

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "gpt2",
    load_in_8bit=True,  # 8-bit 量化
    device_map="auto",  # 自动设备分配
)


六、部署方案对比

框架	推荐部署方式	资源占用（示例）
Flask	Gunicorn + Nginx	单实例 300MB RAM
FastAPI	Uvicorn + Nginx（HTTP/2）	单实例 250MB RAM（异步优势）