AI模型部署流程：从训练到生产的完整生命周期

完整部署流程：验证、打包、发布、监控、退役。

AI模型部署流程

部署是完整生命周期而非单一步骤：验证（离线评估、冠军挑战者对比、偏差检查）→ 打包（safetensors/ONNX/GGUF、锁定依赖版本、可复现镜像）→ 分阶段发布（影子流量、5%金丝雀24小时、自动回滚）→ 监控（延迟分位数、预测漂移、用户反馈、单请求成本）→ 维护退役（定期重训、3个月弃用窗口）。

有自动回滚的团队发布频率是手工团队的5-10倍，回归发现时间从几天缩短到几小时。