feat(deploy): 模型归档统一为 film_<边长>_<时间戳>

之前 160 的 OpenVINO 导出直接从 current.pt 导，文件名不带边长也不带时间戳，
同时留着 128 和 160 两套时分不清谁是谁，软链接又会被下次训练改写。

- 新增 scripts/export_openvino.py：把权重归档成 film_<边长>_<时间戳>.pt 并导出
  同名的 OpenVINO 目录。边长从 checkpoint 读、时间戳从训练目录名取，所以同一次
  训练无论何时归档名字都一样，也不会出现文件名与实际输入尺寸对不上。
- 重训脚本第 5 步自动归档；训练目录与切片数据集的名字也带上边长。
- openvino_predict.py 的示例路径跟着更新。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>

scripts/openvino_predict.py

@@ -3,12 +3,12 @@
 
     # 已经切好的 160 片：直接推理
     uv run python scripts/openvino_predict.py \\
-        --model runs/detect/current_openvino_model \\
+        --model runs/detect/models/film_160_20260924_0817_openvino_model \\
         --images data/film_yolo_160/images/val --out /tmp/ov_pred
 
     # 任意尺寸的原图：加 --tile-size，脚本自己切片再拼回
     uv run python scripts/openvino_predict.py \\
-        --model runs/detect/current_openvino_model \\
+        --model runs/detect/models/film_160_20260924_0817_openvino_model \\
         --images runs/boxes_shap_label_studio/images --tile-size 160 --out /tmp/ov_pred
 
 产出 YOLO 格式的标签（`class cx cy w h conf`，坐标归一化），`--labels` 指向真值目录时