这种问题通常发生在使用 Flask、Django 或其他 Web 框架时，你可以考虑将模型和 Web 应用分开，从而在预测方面更加灵活，例如：

1. 将模型放在单独的 Python 脚本中，并在 Flask 应用程序中引用它。
2. 使用另一个 Web 服务器来提供预测功能的 API。 以下是第一种解决方法的代码示例：

# 引用模型
from your_model_module import your_model

# 引用 Flask 库
from flask import Flask, request, jsonify

# 创建 Flask 应用程序
app = Flask(__name__)

# 定义一个路由
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    # 从请求中获取数据
    data = request.get_json(force=True)

    # 获取预测结果
    result = your_model.predict(data)

    # 将预测结果转换为 JSON 格式并返回
    return jsonify(result.tolist())

if __name__ == '__main__':
    # 启动应用程序
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

在此示例中，我们将模型封装在一个 Python 模块中，并在 Flask 应用程序中引用它。我们还定义了一个路由 '/predict'，用于接收 POST 请求，并将数据传递给模型以获得预测结果。最后，我们将预测结果转换为 JSON 格式并通过 Flask 返回给客户端。