在网页上调用Python模型需要以下步骤：

1、安装必要的库和框架

安装Flask或Django等Web框架，用于构建网页应用程序。

安装所需的Python库和模型，例如TensorFlow、PyTorch等。

2、创建Web应用程序

使用选择的Web框架创建一个基本的Web应用程序，使用Flask可以创建一个简单的Flask应用。

3、定义路由和视图函数

在Web应用程序中定义路由和视图函数，以处理不同的URL请求并返回相应的响应。

4、加载模型

在视图函数中加载已训练的Python模型，可以使用适当的库和API加载模型，并将其与应用程序集成。

5、接收输入数据

从用户界面接收输入数据，例如文本、图像或其他类型的数据，可以使用HTML表单、AJAX等方式接收数据。

6、预处理输入数据

根据模型的要求，对输入数据进行必要的预处理，对文本进行分词、向量化等操作。

7、运行模型并获取结果

将预处理后的输入数据传递给模型，并运行模型以获取预测结果，根据模型的类型，可以使用相应的库和方法来执行模型推理。

8、将结果返回给用户

将模型的输出结果转换为适当的格式（例如JSON），并将其作为响应发送回用户界面。

以下是一个简单的示例代码，演示如何在Flask应用程序中加载和使用Python模型：

from flask import Flask, request, jsonify
import numpy as np
import torch
import your_model  # 导入你的Python模型模块
app = Flask(__name__)
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    # 获取输入数据
    input_data = request.json['input_data']  # 假设输入数据以JSON格式发送
    input_tensor = preprocess_input(input_data)  # 根据模型要求对输入数据进行预处理
    # 加载模型
    model = your_model.load_model()  # 加载已训练的模型
    model.eval()  # 设置模型为评估模式
    # 运行模型并获取结果
    with torch.no_grad():
        output = model(input_tensor)  # 将输入数据传递给模型并获得输出结果
        result = postprocess_output(output)  # 根据需要对输出结果进行后处理
    # 将结果返回给用户
    return jsonify({'result': result})  # 将结果转换为JSON格式并发送给客户端

请注意，上述代码只是一个示例，具体的实现方式取决于你所使用的Web框架、Python库和模型类型，你需要根据实际情况进行适当的修改和调整。