4.0 走向生产环境

经过前几个阶段的打磨，AI系统已经在开发环境中运行得相当稳定了。评测数据持续向好，Harness Engineering让各组件协同工作，团队对这套系统充满信心。

公司领导看到了成果，决定让这套系统正式上线服务全公司。但从"在电脑上跑得通"到"全公司每天都在用"，中间还隔着几座大山。

成本：每次调用大模型API都要花钱。100个人同时使用，每月的Token费用是多少？能不能通过微调一个更小的模型来降低成本、提升速度？

部署：系统只在笔记本电脑上跑。IT部门问——怎么部署到服务器上？怎么保证高可用？怎么监控运行状态？

安全合规：安全团队也来了——用户输入会不会泄露敏感信息？模型会不会输出不当内容？系统是否符合行业合规要求？

接下来，逐一解决这些问题，让系统从开发环境走进真实的生产环境。

本阶段课时：

课时	标题	说明
4.1	用蒸馏让小模型掌握专业能力	模型蒸馏实战
4.2	部署模型	模型部署与推理服务
4.3	大模型应用生产实践	生产环境最佳实践
4.4	大模型应用安全合规	安全防护与合规要求

个人总结

• 生产化是整个 AI 项目里最容易被低估的阶段——技术验证成功只是起点，成本、部署和安全这三座山都得翻过去。
• 成本控制往往是第一个触发点，因为 API 计费会随用量线性增长，上了量之后蒸馏小模型的 ROI 会非常明显。
• 安全合规不能等到上线前再补，最好在设计阶段就把输入过滤和输出审查纳入架构，否则后期改造代价很高。