计算机视觉MLOps 2026：流水线、数据标注与边缘部署全解

视觉项目演示完就卡住了：Notebook能跑，但标注、重训、部署到边缘摄像头全都没章法。视觉团队的生产流水线怎么搭？

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视觉项目演示完就卡住了：Notebook能跑，但标注、重训、部署到边缘摄像头全都没章法。视觉团队的生产流水线怎么搭？

视觉流水线和NLP不一样：图像重、标注贵、部署目标常是2GB内存的边缘设备。四步走：一是标注，Label Studio（2.8万星）是开源主流，支持框选、多边形、关键点，还能用弱模型预标注人工修正，经验法则是每个类别先标500-2000张再谈规模；二是训练流水线，DVC管十万张图的数据集版本，MLflow记录图像尺寸、增强策略、batch size，检测任务用YOLO生态最省事；三是部署，云上FastAPI加ONNX Runtime，边缘盒TensorRT/OpenVINO，手机端TFLite/ExecuTorch量化INT8；四是监控，盯每类的置信度分布，某类置信度掉了就该补该类标注数据。最常见的失败是没验证流水线就先标了5万张图，正确顺序是先拿200张图端到端跑通，再大规模标注。

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