导语：
数据/AI 流水线的主要风险是依赖漂移、镜像腐烂、推理/计算成本失控。本文给出可信交付方案：锁文件、签名镜像、版本回溯、成本与安全护栏。
1. 依赖与锁文件
- 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：机器人定期 PR，高危 CVE 加急；依赖差分报告随 PR。
- 镜像源：只允许受信镜像/代理，记录来源。
2. 可复现镜像与签名
- 基础镜像固定 Python/OS 版本；定期刷新。
- 安装：
uv pip sync或pip install --require-hashes；生成 SBOM。 - 签名：镜像与 wheel 签名，部署侧强制校验。
- 运行：只读根文件系统，写入目录白名单；禁止生产临时
pip install。
3. 数据/模型版本与回溯
- 数据/特征/模型/提示版本化，记录 schema/来源/哈希/Owner。
- run 元数据：代码 commit、依赖哈希、数据/模型版本、参数、评测结果。
- 回溯：任意 run 可重放，对比输出差异；评测日志入索引。
4. 成本与性能
- 监控：CPU/GPU/内存、tokens/请求、批处理命中、缓存命中、带宽。
- 优化：批量推理、动态批大小、KV Cache、量化/蒸馏；长序列截断+检索。
- 预算：接口/作业级预算与配额；超限自动降级或停止，并写入审计。
5. 安全与合规
- 供应链：包签名校验；未知来源阻断。
- 数据：敏感字段脱敏；跨境/跨域传输需审批与水印。
- 评测：模型/提示变更必须跑基线，低于阈值阻断；评测结果随发布存档。
6. CI/CD 与灰度
- 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%，停止条件（错误率/延迟/成本）。
- 回滚：上一镜像与配置可一键切换；回滚后 30 分钟验证核心指标。
7. 看板与周报
- 质量：发布成功率、安装演练失败、签名校验失败、评测通过率。
- 成本：GPU/CPU/Token、批量与缓存命中、降级/限流次数。
- 数据/模型：版本分布、回溯/重放次数、评测趋势。
- 周报模板：依赖差分、高风险包、成本异常、回滚/降级记录、行动项。
8. 落地步骤
- 锁文件/镜像基线与签名校验上线。
- 数据/模型版本与 run 元数据落库；评测接入 CI。
- 部署前安装演练；配置灰度与停止条件。
- 成本看板上线，配额与降级策略可执行。
9. 快速核查
- 锁文件与签名校验已启用，SBOM 生成成功。
- 数据/模型/评测版本可追溯，run 可重放。
- 成本/延迟/错误率看板在线，自动降级与回滚可用。
10. 操作示例
- 锁文件校验：CI 强制
uv pip compile，未更新锁文件的依赖变更直接失败。 - 制品验证：部署前
pip install --no-index --find-links=./dist app.whl && pip check，校验签名/哈希后再放流量。 - 成本降级：当 GPU/Token 超预算自动切轻量模型或启用批处理，并记录降级时间线与效果。
结语：
把“锁文件+签名镜像+版本回溯+成本护栏”做成流水线默认动作，Python 流水线才能稳态迭代。
