主要观点：

• 组织渴望利用机器学习和深度学习，但并非都奔向云端，对于受高度监管的行业等，空气隔离环境仍很重要，现在许多人在问如何在空气隔离或孤立系统中安全、可靠且可扩展地引入 AI。
• 介绍了空气隔离环境的定义及常见应用场景，如国防、医疗等领域，其安全和合规性优先于敏捷性和外部集成。
• 阐述了在本地或空气隔离环境中部署 AI 的原因，如数据主权、低延迟和控制、安全降低风险等。
• 详细说明了在空气隔离环境中部署 AI 的步骤，包括模型打包、基础设施考虑、容器化和编排、监控、安全合规等方面。
• 给工程师和领导者提供了最终建议，要简单开始、经常测试、记录一切，决策层要注重跨职能协作。

关键信息：

• 空气隔离环境：物理或逻辑上与非安全网络隔离，常见于国防、医疗等领域。
• 部署 AI 的原因：数据主权、低延迟、安全等。
• 部署步骤：模型打包（离线依赖管理、模型工件等）、基础设施考虑（计算、存储、网络）、容器化和编排（容器、Kubernetes 等）、监控（本地工具、AI 监控等）、安全合规（访问控制、合规考虑等）。
• 最终建议：工程师简单开始、经常测试、记录，领导者注重跨职能协作。

重要细节：

• 模型打包时使用 pip 下载、conda 打包等收集 Python 包，预下载 tokenizer 模型等，用 requirements.txt 和 environment.yml 生成可重现环境，在模拟环境中测试。
• 基础设施中计算使用 GPU 优化训练和推理，CPU fallback 用于轻量级模型，注意冷却等；存储用高速 SSD 或 NVMe，对象存储模拟云原生工作流；网络内部分段使用 VLAN 或 VRF。
• 容器化时在连接环境中预构建 Docker 镜像，用 docker save/docker load 或私有注册表移动，Kubernetes 用私有容器注册表，禁用外部组件的遥测等；监控用 Prometheus + Grafana 等工具，注意 AI 特定监控和离线反馈循环。
• 安全合规方面要注意跨系统的角色访问控制、不可变审计日志、模型访问控制等，与相关标准对齐，安全审查要包括 AI 模型管道。