Flask是一個輕量級的Python Web框架，本身并不提供可解釋性架構的功能，但是可以通過結合其他工具和技術來實現可解釋性。
一種常見的做法是使用Flask結合機器學習模型以及可解釋性庫，來實現可解釋性架構。例如，可以使用Flask作為Web應用程序的后端，接收用戶輸入，并將其傳遞給機器學習模型進行預測。同時，在返回預測結果的同時，也可以通過可解釋性庫來解釋這個預測結果是如何得出的，從而增強系統的可解釋性。
另外，Flask也可以與可視化工具結合，用于展示模型的輸入特征和預測結果，幫助用戶理解模型的決策過程。
總的來說，要實現可解釋性架構，可以利用Flask作為Web框架，結合機器學習模型、可解釋性庫和可視化工具等技術，為用戶提供可解釋性的模型預測結果。
