Python 作为一种功能强大的编程语言，在 AI 大模型服务封装领域同样表现出色。FastAPI 和 Flask 作为 Python 生态中轻量且灵活的 Web 框架（相较于重量级的 Django），成为大模型服务封装的热门选择。本文将从AI 大模型服务封装场景，对 FastAPI 和 Flask 展开综合对比，深入探讨它们在接口定义与参数校验（适配大模型输入输出特性）、异步处理能力（应对高并发推理请求）、自动生成 API 文档（便于模型服务调试与对接）、生态兼容性（与模型部署工具链的集成度）、性能表现（大模型推理响应速度）、扩展性（支持模型动态加载与版本管理）等方面的特点，为 AI 大模型服务的封装实践提供参考。
受欢迎程度
截至 25 年 4 月中旬，FastAPI 与 Flask 在 github 上获取的 Starts 和 Forks 如下所示。Stars 数量代表了仓库受欢迎程度的一种度量，较高的 Stars 数量通常表示该仓库备受关注和认可。Forks 数量表示了仓库被派生的次数，是对仓库在开源社区中的影响力和参与度的一种度量。
Flask 简介
Flask 是一个轻量级的 Python Web 框架，使用起来简单直观。它是一个微框架，意味着它的核心功能非常基础，提供了构建 Web 应用所需的最小功能，其余功能可以通过扩展来实现。Flask 非常适合小型应用和快速原型开发。
Flask 的特点：
- 轻量级：Flask 核心库小而灵活，你可以根据需求安装其他功能库。
- 简单易学：Flask 提供了简单的 API，帮助开发者快速上手。
- 广泛的社区支持：作为一个成熟的框架，Flask 拥有大量的第三方扩展和教程，支持度非常高。
- 灵活性：Flask 提供高度的灵活性，你可以自由选择模板引擎、数据库和其他工具。
FastAPI 简介
FastAPI 是一个相对较新的 Web 框架，设计上非常注重性能。它的目标是提供快速的开发体验，并且能够支持现代 Web 应用的高性能需求。FastAPI 的最大亮点之一就是其基于 Python 类型提示（type hints）自动生成 API 文档。
FastAPI 的特点：
- 高性能：基于 ASGI（Asynchronous Server Gateway Interface）和 Starlette 框架，FastAPI 是目前 Python Web 框架中性能最高的之一，尤其在处理异步请求时表现突出。
- 自动生成 API 文档：FastAPI 使用 OpenAPI 和 JSON Schema 自动生成交互式文档，这对于开发和调试非常方便。
- 现代化：内建支持异步编程，支持 Python 类型注解，代码可读性和自动化程度高。
- 易于使用：尽管功能强大，FastAPI 的开发体验依然非常友好，开发者只需要定义函数类型注解，框架就能自动推导出 API 端点。
适用场景对比
Flask 适用场景
- 小型到中型的 Web 应用。
- 需要灵活配置的项目。
- 对性能要求不高的应用，或者没有大量并发的场景。
FastAPI 适用场景
- 高性能的 Web 应用，尤其是需要处理大量并发请求的场景。
- API 优先开发，特别是 RESTful API 或 GraphQL 服务。
- 需要使用异步操作的场景，如实时应用、WebSocket、实时数据流处理等。
多维度对比
如果你正在构建一个小型项目，或者需要高度灵活性，那么 Flask 是一个不错的选择。如果你正在构建一个需要高并发处理、实时数据流或 API 服务的 Web 应用，FastAPI 可能会更适合你的需求。无论选择哪个框架，都可以根据项目需求来调整并发挥它们的优势。
参考文献/数据来源
FastAPI官网：https://fastapi.tiangolo.com/
FastAPI教程和示例：https://github.com/tiangolo/fastapi#tutorials
https://apifox.com/apiskills/fastapi-vs-flask/
https://blog.csdn.net/i826056899/article/details/146882742?fromshare=blogdetail&sharetype=blogdetail&sharerId=146882742&sharerefer=PC&sharesource=weixin_66397563&sharefrom=from_link