Execution Context
该功能旨在促进优化后的机器学习模型在企业环境中的受控分发。通过集成模型共享功能，机器学习工程师可以简化开发和生产阶段之间的流程，同时保持严格的访问控制。该系统确保专有算法得到保护，同时授权的合作者可以访问，从而减少重复的训练工作，并在组织内部标准化推理流程。
该平台建立了一个集中式注册库，ML工程师可以在其中上传经过验证的模型文件，并附带元数据标签，用于标识版本、性能指标和使用权限。
访问权限策略会自动应用，以定义细粒度的基于角色的权限，确保只有指定的团队成员才能访问或执行共享模型。
实时监控仪表板跟踪模型采用率和推理延迟，从而提供对分布式团队如何利用共享计算资源的可见性。
Operating Checklist
通过单点登录 (SSO) 验证身份，并访问模型注册表 (Model Registry) 页面。
选择“创建共享包”，并将训练好的模型文件以及所需的元数据一同上传。
通过访问控制面板，配置目标团队并分配读/写权限。
提交软件包以进行自动化验证，并将其发布到共享计算环境。
Integration Surfaces
模型注册中心接口
面向机器学习工程师的主要上传与发现平台，用于管理和记录已训练的模型及相关资源，并提供版本历史记录。
访问控制仪表盘
用于定义基于团队的权限设置，并记录模型检索事件的审计日志的配置中心。
推理网关
提供共享模型的执行端点，旨在优化延迟，以服务于下游应用。
