Execution Context
模型集成是一种关键的、计算密集型的策略，通过综合来自不同算法架构的输出结果来提高预测的可靠性。该过程涉及在多个模型实例上并行执行推理请求，并通过统计方法（如平均或投票）聚合结果，并管理资源分配，以最大限度地提高集成模型的准确性，同时最小化延迟。其实现需要复杂的编排能力，以处理异构的模型输入，并确保输出格式的一致性，以便于下游应用。
初始阶段涉及在统一的计算环境中部署多个独立的模型实例，确保每个实例独立运行，但同步工作，从而生成并行预测结果。
后续的聚合逻辑会应用预定义的数学运算，将各个预测结果进行融合，从而在计算开销与整体模型准确性和泛化能力提升之间取得平衡。
最终验证协议用于确认集成系统的稳定性和性能指标，并在将整合后的输出发送到生产流程或外部消费接口之前进行验证。
Operating Checklist
为集成配置中的所有子模型初始化并行推理会话。
将每个模型实例的原始预测结果收集到统一的数据结构中。
将选定的聚合算法应用于融合各个预测结果，从而得到一个综合结果。
对最终集成输出结果进行质量评估，并将其传输至下游系统。
Integration Surfaces
编排层
将分布式推理请求分发到多个模型工作节点，以确保同步执行并最大限度地减少数据传输延迟。
聚合引擎
利用可配置的融合算法，如加权平均或多数投票，对原始预测数组进行处理，从而生成一个最终的、确定的输出结果。
验证网关
监控集成结果的稳定性与统计方差，以确保聚合结果符合预定义的质量阈值，从而在交付前保证质量。
