可以通过 boto3 中的 SageMaker Runtime API 在部署的 Flask Web 服务中进行 SageMaker 推理调用。下面是一个简单的示例：

import boto3
from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)
sm_client = boto3.client('sagemaker-runtime')

ENDPOINT_NAME = 'your-sagemaker-endpoint-name'
CONTENT_TYPE = 'text/csv'

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.get_data().decode('utf-8')
    response = sm_client.invoke_endpoint(
        EndpointName=ENDPOINT_NAME,
        ContentType=CONTENT_TYPE,
        Body=data,
    )
    
    result = response['Body'].read().decode('utf-8')
    return jsonify({'result': result})

if __name__ == '__main__':
    app.run()

在这个示例中，我们通过 POST 请求向 Flask Web 服务发送数据。服务在收到请求后，会将数据作为输入，利用 SageMaker Runtime API 调用预先部署好的 SageMaker Endpoint，并将结果返回给客户端。