开源模型应用落地-知识巩固-生产级AI服务优化（二）

一、前言

    在构建基于Flask的AI接口服务时，接纳蓝图（Blueprint）架构可以大幅提升应用的可管理性和扩展性。通过将不同功能模块（如用户认证、模型处理和数据管理）组织成独立的蓝图，我们可以更加清晰地分别代码布局，使团队协作和后续维护变得更加高效。同时，借助 `python-dotenv` 来管理敏感信息和环境变量，则进一步增强了应用的安全性和灵活性。通过公道的模块化计划与高效的环境设置，我们能够优化 AI 服务的开辟和部署流程，提升服务的性能与用户体验。
<hr> 二、术语先容

2.1. Loguru

     是一个用于 Python 的日记库，旨在简化日记记录的过程，提供比 Python 内置的 `logging` 模块更易用和更强盛的功能。Loguru 不仅使得日记记录更加简单直观，还提供了许多功能，例如：

• 简单易用：Loguru 的接口计划得非常直观，用户只需几行代码即可开始
  

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