用途：在将 CoreWeave 推理或训练工作负载暴露到生产环境前，作为上线门禁使用，验证容量、数据保护、可观测性与恢复能力均已有人负责并经过测试。它不能替代针对具体服务的风险评审。
前提条件：已签署的部署变更、指定的服务负责人、获批的生产命名空间；通过预发评估、容量预测与回滚清单；已配置值班路由、密钥管理器引用与数据分级。
使用方式：逐项完成清单并附证据链接，而非口头声明；在变更窗口内确认分阶段发布、健康检查与回滚命令；若安全、数据、容量或可观测性任一关卡无负责人则停止发布；记录最终 go/no-go 决策、时间、负责人与脱敏验证回执。
检查项：推理服务方面，验证 GPU 类型与数量匹配模型规模，配置自动扩缩（KServe 或 HPA）、健康与就绪探针、资源请求与限制、指向正确 GPU 类别的节点亲和性，生产环境 minReplicas >= 1 以避免冷启动。存储方面，模型权重放在 PVC 而非启动时下载，检查点保存到持久存储，按用途选择存储类别（推理用 SSD，归档用 HDD）。安全方面，为模型令牌与镜像仓库访问配置密钥，应用网络策略，容器镜像来自可信仓库。监控方面，采集 GPU 利用率指标，跟踪推理延迟与吞吐，对 Pod 重启与 OOM 事件告警，配置日志聚合。回滚命令：kubectl rollout undo deployment/my-inference 与 kubectl rollout status deployment/my-inference。
输出：一份生产就绪记录，将容量、存储、安全、监控与回滚证据关联到部署；以及带负责人和已测试恢复命令的明确 go/no-go 决策。
错误处理：就绪或预发测试失败时暂停发布并恢复上一个已知良好版本；GPU 容量未确认时不要启动，与平台负责人解决配额或容量；缺少密钥或网络策略时阻止部署，直到命名空间加固基线到位；缺少监控路由时阻止生产暴露，直到告警能到达值班负责人。
示例：在获批变更窗口内执行 kubectl -n inference-prod apply -f release.yaml、kubectl -n inference-prod rollout status deployment/my-inference --timeout=15m、kubectl -n inference-prod get pods -l app=my-inference。若发布或冒烟测试失败，立即执行文档化回滚，采集脱敏事件并标记为 no-go，不要以更弱的安全或容量控制重试。
限制：资料未提供具体收费、价格、平台支持范围或效果保证；升级场景参见 coreweave-upgrade-migration。