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# AI 模型转换与部署工作流
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## 支持策略
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通用部分只定义调查、基线、转换、检查、打包和状态记录。具体模型格式、芯片和厂商工具必须来自项目原生工具或本 skill 后续增加的专属参考。缺少适配资料时报告不支持，不临场猜测命令或参数。
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## 输入基线
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- 输入模型路径、格式、版本、来源和 hash；
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- 目标 SoC/NPU/DSP、固件/runtime 兼容版本和目标模型格式；
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- 转换工具、SDK、容器、插件和许可证状态；
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- 量化/转换配置及由算法或产品提供的精度阈值；
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- 参考输入输出、目标部署位置、设备和上传平台；
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- 模型敏感性、外传限制和实际负责人。
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## 转换
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1. 检查工具来源、版本、许可和当前环境；需要下载、安装、容器拉取、账号或许可证接受时先确认。
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2. 记录不可变输入和配置，使用项目原生命令或已批准的确定性脚本转换。
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3. 同时检查退出状态、输出存在性、格式/schema、架构、大小/hash、关键警告和目标兼容性。
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4. 项目提供参考 runner 时执行本地加载或参考推理；没有阈值或目标环境时只报告已完成的结构检查。
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5. 保留可重复命令、配置和产物 manifest，不在记录中保存凭据。
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## 部署包与脚本
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部署脚本必须显式暴露目标、覆盖行为、前置条件、停止条件和验证方法，不能默认执行。默认成果止于本地生成和检查；设备写入按 R3 授权。
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## 上传
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每个上传批次用不可变 manifest 确认目标平台/设备、目标路径或项目、文件/hash、可见范围、覆盖、敏感性和预期结果。批次外内容重新确认。返回结果不明确时先检查远端状态，不盲目重试。
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传输成功记录模块字段 `upload_status=validated`（显示为“上传验证通过”）。它不是共享任务生命周期中的 `validated`；模型结构、目标兼容、设备加载、推理、精度和发布使用独立状态，不随上传自动升级。发布是上传之外的独立确认。
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## 交付
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交付输入模型/toolchain/config hash、实际转换命令或脚本、目标模型/manifest、结构与兼容性证据、部署脚本、上传批次记录，以及彼此独立的上传/模型/设备/精度/发布状态。
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