导语：
Python 流水线常见痛点：依赖漂移、镜像腐烂、推理/计算成本失控。本文提供可复现交付方案：锁文件与镜像、数据/模型版本治理、成本与安全护栏，并给出操作清单。
1. 依赖与锁文件
- 统一入口：
pyproject.toml+uv/poetry/pip-tools生成锁文件，含完整哈希。 - CI 门禁：依赖变更未更新锁文件直接失败；禁用无上限版本。
- 升级节奏：设“依赖升级窗口”，机器人提 PR；高危 CVE 触发加急升级。
- 镜像与缓存：私有镜像/代理+本地缓存，禁止生产时临时
pip install。
2. 可复现镜像
- 基础镜像：固定 Python 版本与 OS；定期刷新。
- 构建：
uv pip sync或pip install --require-hashes -r requirements.txt，产物写入 SBOM。 - 签名：镜像/whl 签名，部署侧校验签名与哈希。
- 运行：只允许从制品仓安装；容器只读根文件系统，写入目录白名单。
3. 数据与模型版本
- 数据集：Lake/仓库版本化，写入元数据（schema、时间、来源、owner）。
- 特征与模型：特征签名、模型权重/推理配置版本化；记录评测指标与数据切片。
- 回溯：
run_id关联代码 commit、数据/模型版本、依赖哈希、参数、评测报告。
4. 成本与性能护栏
- 监控：CPU/GPU/内存、tokens/请求、带宽；为推理接口设置配额与限速。
- 优化：批量推理、动态批大小、KV Cache、量化/蒸馏；长序列截断与检索增强减少上下文。
- 预算：接口级预算与告警；成本超阈值自动降级或限流。
5. 安全与合规
- 供应链：私有索引、包签名校验；阻断来源未知的包。
- 数据：敏感字段脱敏，访问控制与审计；模型输入输出的敏感词/注入检测。
- 证据化：发布记录包含依赖、签名、SBOM、评测、灰度与回滚。
6. CI/CD 示例
- CI：lint/格式化/类型检查、单测+覆盖率、依赖/锁文件校验、SBOM 生成。
- CD：制品签名校验、安装演练、灰度 1%-10%-50% 与停止条件（错误率/延迟/成本）。
- 回滚：上一个镜像与配置可一键切换；回滚后 30 分钟验证核心指标。
7. 运行看板与周报
- 指标：发布成功率、安装演练失败率、签名校验失败、成本/延迟、缓存命中。
- 周报：依赖差分、高风险包列表、成本异常、回滚/降级记录、行动项与责任人。
- 例外：例外审批有时限；到期自动失效。
8. 操作步骤
- 锁文件与镜像基线建好；CI 接入依赖/签名校验。
- 数据/模型版本元数据写入；评测与 run_id 关联。
- 部署前安装演练与签名校验；配置灰度与停止条件。
- 上线后看板监控成本与延迟；异常自动降级/回滚。
9. 快速核查
- 锁文件/镜像签名已校验；依赖差分和 SBOM 已生成。
- 数据/模型版本可追溯；评测与配置留痕。
- 成本/延迟/错误率看板在线，停止条件可触发自动降级或回滚。
结语：
把锁文件、可复现镜像、版本回溯与成本护栏纳入默认流程，Python 数据与 AI 流水线才能又快又稳。
