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，采用蓝图（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划分代码结构，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。通过合理的模块化设计与高效的环境设置，我们能够优化 AI 服务的开发和部署流程，提升服务的性能与用户体验。
二、术语介绍
2.1. Loguru
是一个用于 Python 的日志库，旨在简化日志记录的过程，提供比 Python 内置的 `logging` 模块更易用和更强大的功能。Loguru 不仅使得日志记录更加简单直观，还提供了许多功能，例如：
- 简单易用：Loguru 的接口设计得非常直观，用户只需几行代码即可开始
原文地址：https://blog.csdn.net/qq839019311/article/details/144372314
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