团队协作不是传话游戏
在图像处理项目里，模型训练完只是走了一半路。真正难的，是把模型顺利部署上线。很多人以为技术搞定就万事大吉，可现实往往是：算法工程师说“我已经导出模型了”，运维却找不到接口文档，前端等资源加载报错没人管。这种“我以为你懂”的情况，在跨团队协作中太常见。
比如上周我们做的一个人脸美颜功能，算法组在本地测试效果很好，但集成到App后卡顿严重。后来才发现，他们用的是FP32精度模型，而移动端要求FP16。这个问题本可以在部署方案讨论阶段就避免。
明确角色与责任边界
部署不是某一个人的任务。算法、后端、前端、测试、运维，每个角色都有自己的关注点。算法关心模型精度和格式，后端关心API响应速度和并发，运维在意服务稳定性和资源占用。如果没人牵头拉通这些视角，很容易出现“各扫门前雪”的局面。
我们现在的做法是，在部署启动前开一个15分钟的站会，所有人到场，只讲三件事：输入是什么、输出要什么、卡点可能在哪。比如图像预处理方式、输出结构定义、是否需要GPU支持，都得当场确认。
文档不是负担，而是桥梁
很多人反感写文档，觉得耽误时间。但一份清晰的部署说明，能省下十次重复沟通。我们要求每次提交模型时附带一个deploy.json文件，内容包括：
{
"model_name": "face_beauty_v3",
"input_shape": [1, 3, 256, 256],
"output_fields": ["beauty_score", "landmarks"],
"device": "gpu",
"dependencies": ["opencv-python==4.5.5", "torch==1.12.0"]
}这个小文件让后端同事一眼就知道怎么调用，也方便CI/CD流程自动检测环境依赖。
用自动化减少人为误差
沟通再充分，也不如自动化流程可靠。我们在GitLab里配置了部署流水线，一旦主分支合并，就会自动执行：模型格式校验、接口可用性测试、性能压测。任何一项失败，都会通知对应负责人。比如上次有个模型输入尺寸写错了，流水线直接拦截，避免了上线后崩溃。
这种机制倒逼大家提前对齐标准。谁都不想被机器人@说“你的模型不合规”。
留出缓冲时间应对意外
再周全的计划也挡不住突发状况。比如某次部署时发现，图像压缩环节引入了色差，导致模型识别准确率下降8%。这个问题在测试环境没暴露，因为用的是原始图。后来我们加了一条规则：部署前必须用真实链路跑一批线上采样数据验证。
现在每次大版本上线，我们都预留一天做联调。不赶进度，先把流程走通。宁可在内部发现问题，也不让用户反馈才去救火。