如何在公网可访问服务器部署Spacy+Flask语言分析应用？

我正在使用Python开发一款语言分析程序，目前已有以下代码在本地服务器（localhost）运行：

from flask import Flask, request, jsonify, render_template
import en_core_web_sm
from rules import *

nlp = en_core_web_sm.load()

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')

@app.route('/api/rule1', methods=['POST'])
def process_text_r1():
    try:
        text = request.json.get('text', '')

        if not text:
            return jsonify({'error': 'Text not provided'}), 400

        result = rule1(nlp,text)
        return jsonify({'result': result})

    except Exception as e:
        return jsonify({'error': 'Internal server error', 'message': str(e)}), 500

我希望能够在公网可访问的服务器上运行该应用。
我曾尝试将应用上传至Vercel，但收到体积超限的警告（限制为50MB），我困惑仅8KB的代码为何会超出限制。
我也尝试过在Namecheap托管平台创建应用，但流程过于复杂。

Vercel体积超限的原因 #

你看到的8KB只是代码文件的大小，但部署时会安装所有依赖包。en_core_web_sm是spaCy的英文模型，本身体积约120MB，远超Vercel的50MB限制，加上Flask等其他依赖，总大小自然会超标。

可行的公网部署方案 #

1. 轻量云服务器部署 #

• 选购基础配置的轻量云服务器（如1核1G内存实例），系统选Ubuntu或CentOS。
• 登录服务器后，安装Python、pip，克隆你的代码仓库。
• 执行pip install flask spacy安装依赖，再用python -m spacy download en_core_web_sm下载模型。
• 用Gunicorn或uWSGI作为WSGI服务器启动应用，配置Nginx反向代理，即可通过公网IP访问。

2. Heroku免费层部署 #

• Heroku免费版虽有休眠限制，但适合测试阶段使用。
• 在项目根目录创建Procfile，内容为web: gunicorn app:app（假设主文件是app.py）。
• 创建requirements.txt，列出依赖：

  flask
  spacy
  gunicorn
  

• 部署时，可在启动脚本中添加模型下载逻辑，或通过Heroku的构建命令提前下载en_core_web_sm。

3. Render免费层部署 #

• Render免费层对小应用的体积限制更宽松，支持Flask应用一键部署。
• 准备好requirements.txt和启动配置，平台会自动安装依赖及spaCy模型，无需额外复杂操作。

Namecheap部署简化技巧 #

如果仍想尝试Namecheap：

• 选择其Python应用托管套餐，而非通用虚拟主机。
• 按平台提示上传代码后，通过SSH连接服务器，手动执行pip install和模型下载命令，避免自动部署的兼容性问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hex Heager