这是《我用 Codex + Cursor + Stitch 做了一个 YOLO 视觉智能体平台》系列的第九期。训练完成、模型导出之后，真正进入业务环境还差最后一步：部署。
很多项目里的部署方式其实很原始：
复制一个 ONNX 文件，
改几个配置，
重启服务。
但这样很快会遇到问题：
这个模型到底是什么版本？
配置有没有匹配？
文件有没有传完整？
目标机器运行的是不是最新模型？
新模型效果不好，能不能回滚？
这一期继续拆解 YoloWebAgent 的模型生命周期：
✅ 如何设计部署包
✅ 模型、配置、脚本为什么需要一起管理
✅ ONNX / TensorRT Engine / OpenVINO IR 如何匹配运行环境
✅ download_and_deploy.sh 如何标准化部署流程
✅ 内网 IP 列表如何生成部署脚本
✅ checksum 版本校验如何避免部署错模型
✅ 部署记录和回滚策略如何设计
这一期的核心观点：
部署不是把文件丢到服务器，而是一个可下发、可校验、可追踪、可回滚的版本管理流程。
让 YOLO 模型从“可以部署”，真正走向“被系统稳定使用”。
