数据标注、集中训练、导出验证、加密交付——四个曾经需要算法团队驻场的环节，装进一套私有化平台，业务人员就能日运转。
每一个环节都为"非算法团队也能日运转"设计：预设与约束在先，验证与审计在后。
管理员预设类别+中文说明，标注员只选不填；多人分工、上传去重、批量清洗、抽检质检。
压缩包批量导入在线解压、版本打包 MD5 锁定、按客户租户隔离，GB 级大包稳定入库。
没有 GPU 也能训练：普通 CPU 即可完成常见分类任务；有 GPU 则接入 Worker 租约调度，进度曲线实时回传、失败自动重试。
AES-256-GCM 交付包 + License 绑定有效期，运行时内存解密不落盘，可吊销可审计。
ONNX/TorchScript 导出，py/go/java 三端推理一致性全部通过才标记可发布。
全部变更操作留痕可查；开放 API Key 供业务系统只读对接，Webhook 事件通知。
数据集创建时由管理员预设类别（附中文说明），标注工作台只出现"戴口罩（with_mask）"这样的中文按钮；API 层同样拦截越界类名，拼错、乱填都进不了库。
数据集按版本打包（tar.zst，MD5 锁定）；模型导出后必须通过三端推理一致性验证，才被标记为"可发布"；交付时生成加密包并签发 License——谁在什么时候把哪个版本交给了谁，全部可审计。
Docker Compose 一键部署：API 与管理界面同源、数据全落本机目录，备份一个文件夹即完成容灾。训练 Agent 装在你的机器上——有没有 GPU 都能跑，纯内网互通即可工作。
$ cat .env VISION_ADMIN_PASSWORD=******** VISION_ENROLL_TOKEN=******** $ docker compose up -d --build [+] Running 2/2 ✔ Network lingjing_trainer Created ✔ Container lingjing-trainer Started $ # 打开 http://<你的内网IP>:8000 即可使用
全程远程实施，多数客户一个工作日内完成平台部署，一周内跑通第一个模型。
交付 Docker 包与实施文档，内网服务器一条命令上线。
装 Agent 即接入，有没有 GPU 都行：CPU 可训轻量分类，GPU 加速检测与大集合，纯内网通信。
导入现场图片建数据集，分工标注，一键提交训练。
三端验证通过后加密交付，接入业务系统投入运行。