高频ai推理场景下php不应直接调用python脚本，而应让python模型服务常驻（如fastapi+uvicorn），php通过curl轻量通信；需预热模型、设合理超时、复用连接、用json传参，并关注ssd路径、oom、nginx长连接等底层稳定性问题。
PHP调用Python脚本本身不快，尤其高频AI推理场景
直接用 exec()、shell_exec() 或 proc_open() 启动 Python 进程跑一次 predict.py，每次都要加载模型（几秒到十几秒）、初始化环境、解析参数——这在 Web 请求中完全不可接受。高频调用下，CPU 和内存开销会迅速打满，响应时间抖动剧烈，甚至触发超时。
真正可行的路径不是“PHP 调 Python”，而是让 Python 模型服务长期运行，PHP 只做轻量通信：
- Python 启一个 HTTP 服务（如 Flask/FastAPI），模型加载一次，后续所有请求复用同一实例
- PHP 用
curl或file_get_contents()发送 JSON 数据，拿到预测结果 - 关键：Python 服务必须绑定本地端口（如
127.0.0.1:8000），避免公网暴露和跨机延迟
FastAPI + Uvicorn 是当前最稳的 Python 模型服务组合
相比 Flask，默认多进程 + 同步阻塞，FastAPI 基于异步（ASGI），配合 Uvicorn 能更好应对并发请求；且自动提供 OpenAPI 文档，方便调试。部署时务必关闭重载（--reload）和调试模式（--debug），否则热更新会反复 reload 模型。
示例最小服务骨架（app.py）：
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from fastapi import FastAPI
import joblib
<p>app = FastAPI()
model = joblib.load("model.pkl") # ← 启动时加载一次，全局复用</p><p>@app.post("/predict")
def predict(data: dict):
X = [data["features"]] # 假设输入是特征数组
y_pred = model.predict(X).tolist()
return {"result": y_pred}
启动命令：uvicorn app:app --host 127.0.0.1 --port 8000 --workers 4（--workers 数建议设为 CPU 核数）
PHP 端 curl 调用要注意超时、错误码和连接复用
默认 curl 没有超时控制，Python 服务卡住会导致 PHP 进程挂起。必须显式设置：
-
CURLOPT_TIMEOUT控制总耗时（建议 ≤ 5 秒） -
CURLOPT_CONNECTTIMEOUT单独设连接阶段上限（≤ 1 秒） - 检查
curl_getinfo($ch, CURLINFO_HTTP_CODE)是否为200，非 200 不信返回体 - 避免每次新建连接：复用
cURL handle，或改用curl_multi_init()批量发
简单安全调用片段：
$ch = curl_init('http://127.0.0.1:8000/predict');
curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode(['features' => [5.1, 3.5, 1.4, 0.2]]));
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_TIMEOUT, 3);
curl_setopt($ch, CURLOPT_CONNECTTIMEOUT, 0.5);
$response = curl_exec($ch);
$http_code = curl_getinfo($ch, CURLINFO_HTTP_CODE);
curl_close($ch);
if ($http_code !== 200 || $response === false) {
throw new Exception("AI service unavailable");
}
$result = json_decode($response, true);
别忽略模型预热、序列化格式和冷启动问题
Uvicorn 启动后，第一个请求仍可能慢——因为某些模型（如 PyTorch）会在首次 forward() 时编译或缓存。上线前用脚本提前打一次 /predict 预热。
另外，PHP 和 Python 之间传数据尽量用 JSON，别传原始 numpy array 或 pickle —— 安全性差、版本兼容风险高、PHP 解析困难。如果模型输入维度大，考虑在 Python 侧加一层二进制协议（如 msgpack），但前提是 PHP 装了对应扩展，否则得不偿失。
真正卡顿的地方往往不在代码，而在模型加载路径是否 SSD、Python 进程是否被 OOM killer 杀掉、Nginx 是否把长连接误判为异常而中断——这些比选什么框架更影响稳定性。
