本文围绕分割大模型在云、边、端的落地部署给出系统方法：以ONNX/TensorRT/OpenVINO等统一模型格式打通训练到上线，结合FP16/INT8量化、剪枝与蒸馏实现3-6倍综合效率提升；在Kubernetes下用Triton或KServe完成服务化、批处理与弹性伸缩，并通过金丝雀与A/B保障稳定切换；对高分辨率任务采用切片-推理-拼接并保持训练-推理一致性；以可观测性与单位任务成本为核心治理指标，兼顾合规与供应链安全。未来将走向多模态提示式分割、云边一体图编译与跨后端统一IR的标准化部署路径。