模型训练应与Web服务解耦，通过独立脚本完成并保存，Web端仅加载已训练模型或通过异步队列触发训练；需注意安全加载、格式校验、权限控制及生产环境禁用自动训练。
在Python Web开发项目中，模型训练通常不直接在Web应用层执行，而是作为独立的数据处理或AI服务模块存在。把训练逻辑硬塞进Flask/Django视图里，容易导致请求超时、内存溢出、服务阻塞等问题。正确的做法是分离关注点：训练归训练，部署归部署，Web只负责调用和展示。
模型训练耗时长、资源占用高，不适合放在HTTP请求生命周期内运行。常见合理方案有：
加载模型不是简单import pickle.load()就完事，要注意路径、版本、依赖兼容性：
如果项目极小、模型极简（如Scikit-learn的LogisticRegression）、且训练频率很低（每周一次），可在Django Admin或Flask-Admin中提供手动触发按钮：
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基本上就这些。模型训练不是Web开发的常规环节，把它当成一个需要谨慎集成的外部能力更稳妥。不复杂但容易忽略——关键在“不动态训，不在线训，不裸奔训”。
以上就是PythonWeb开发项目中模型训练的操作步骤【教程】的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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