python环境配置pytorch/tensorflow/yolo v*/opencv/an

先把要解决的问题收敛成一个可验证的场景，再选模型与调用方式；能用人脸/文字识别接口解决的，不建议自建模型。

数据来源、调用频次、响应时间三项先谈清楚，再决定是走公有云接口还是本地部署；涉及敏感数据的走本地。

验证阶段用小样本跑通全流程并记录准确率与失败案例，指标达不到约定值时先调方案，不带病上线。

交付包括调用封装、参数说明、失败重试与计费监控；接口密钥由委托方自己申请、自己保管。

上线后如需继续训练或扩充语料，按增量单独评估工作量，不做无限期免费迭代。