预测模型部署前别漏掉特征版本和漂移基线模型文件只是部署物的一部分。特征计算、类别映射、缺失处理和输出阈值只要有一处不一致线上预测就可能偏离离线评估。把契约一起发布为每个模型版本保存训练数据时间范围、特征 Schema、转换代码版本和评估口径。服务启动时校验输入字段、类型与允许范围未知类别和缺失值使用明确策略不让框架自行猜测。阈值从配置读取并关联到采用该阈值的验证记录。文章不提供脱离业务代价的固定数字分类错误的成本不同决策边界也会不同。部署后看两类变化服务侧关注输入拒绝、推理错误和延迟数据侧关注特征缺失、分布漂移与预测分布。漂移告警需要基线窗口和最小样本量避免把正常周期变化当成模型失效。使用固定样本做离线与服务端一致性测试再灰度观察当前数据。出现偏差时应能回退模型和整套特征配置而不是只替换一个权重文件。