要将Python机器学习模型部署为Web服务，可以使用以下步骤：

1. 导入所需的库：

from flask import Flask, request, jsonify
import joblib

2. 加载训练好的机器学习模型：

model = joblib.load('model.pkl')

3. 创建Flask应用程序：

app = Flask(__name__)

4. 创建一个路由来处理POST请求，并将数据传递给机器学习模型进行预测：

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.get_json(force=True)
    prediction = model.predict(data['features'])
    return jsonify(prediction.tolist())

5. 启动Flask应用程序：

if __name__ == '__main__':
    app.run(port=5000, debug=True)

完整的示例代码如下所示：

from flask import Flask, request, jsonify
import joblib

# 加载机器学习模型
model = joblib.load('model.pkl')

# 创建Flask应用程序
app = Flask(__name__)

# 处理POST请求并进行预测
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.get_json(force=True)
    prediction = model.predict(data['features'])
    return jsonify(prediction.tolist())

# 启动Flask应用程序
if __name__ == '__main__':
    app.run(port=5000, debug=True)

这个示例代码会创建一个可以接收POST请求的路由 /predict，并将数据传递给机器学习模型进行预测。可以使用POST请求发送一个包含特征数据的JSON对象到 /predict 路由，并返回模型的预测结果。

请注意，这个示例只是一个基本的框架，具体的实现可能因你的机器学习模型和需求而有所不同。例如，你可能需要在接口中添加身份验证、数据校验、异常处理等。