模型上线：从训练到服务的工程要点

模型上线不只是把权重文件部署到服务，还涉及特征获取、预处理、推理和结果后处理等完整链路。任一环节不一致都会导致效果偏差。

线上线下特征一致性是核心风险。训练时的特征计算逻辑必须固化并在服务端复现，避免因数据源或时间窗口差异导致输入分布漂移。

上线前应做影子流量验证，让新模型与旧模型并行打分但不影响用户，对比两者输出差异和延迟表现，确认无误后再逐步放量。

上线后需监控输入特征分布、预测分数分布和业务指标。分布漂移往往是效果下降的早期信号，及时告警能避免更大范围的影响。