Execution Context
批量推理功能可用于部署机器学习模型，以同时处理大量数据处理任务。该功能通过在分布式计算资源上实现并行执行，确保企业级分析的最佳延迟和吞吐量。它抽象了复杂的调度逻辑，使机器学习工程师能够专注于模型优化，而无需关注基础设施管理。该系统会根据任务需求自动扩展计算节点，在生产环境中提供一致的性能指标，并有效控制成本。
该系统初始化一个专为高吞吐量推理任务定制的分布式计算环境。
任务队列的处理方式取决于资源可用性和延迟限制，可以是顺序执行或并行处理。
结果经过汇总、验证后，会被存储到指定的输出存储库中，并保留完整的审计记录。
Operating Checklist
提交一个任务定义，其中需指定输入数据源、模型版本和输出模式。
系统根据定义的资源需求，动态分配临时计算节点。
推理请求以负载均衡的方式分发给各个工作节点。
聚合预测结果会根据误差阈值进行验证，并永久存储。
Integration Surfaces
模型注册表
检索已批准的模型文件和版本元数据，用于部署。
计算集群管理器
配置资源分配、扩展策略和执行参数。
数据湖连接器
导入原始数据集，并将处理后的结果推送到存储目标。
