模型版本管理翻车实录：从GitHub到生产环境的血泪教训 🩸
兄弟们，最近帮团队搞模型上线，踩了一堆版本管理的坑。分享几个实操经验：**1. 模型命名不规范，回滚直接裂开** 😫
别再用 final_v3_真的不改了.pt 这种命名了。建议统一格式：模型名_版本号_训练日期_精度（如：gpt2_v2.1_20240515_fp16.pt）。配合git lfs管理大文件，每次commit都写清楚改动（比如“修复embedding层溢出”）。
**2. 生产环境必须锁版本锁依赖** 🔒
上周有人偷偷升级了transformers库，结果推理结果全变。现在用Poetry锁定整个环境，模型文件里嵌requirements.txt。部署时只读取固定commit hash的镜像。
**3. 实验管理比写代码重要** 📊
推荐Weights & Biases或者MLflow。每个模型版本要记录：训练数据hash、超参数、测试集上的指标矩阵。遇到线上bug，直接查哪个版本引入的。
**4. 灰度发布是保命符** 🚨
模型更新必须走A/B测试，用Seldon或BentoML做流量路由。即使自认为“优化了5%”，也要先放10%用户验证。
最后问个问题：你们团队对推理代码和模型权重是分开版本控制，还是放同一个仓库？我这边正纠结要不要拆开管理 😅
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