Execution Context
该功能负责将机器学习模型部署到生产环境中，以处理推理任务。它配置服务端点，管理计算集群中的资源分配，并确保下游应用程序具有低延迟的响应时间。该过程包括将模型容器化、选择合适的硬件后端，以及建立监控流程，以跟踪模型在运行期间的性能指标。
系统通过将模型文件加载到优化后的容器中，来初始化推理引擎，使其准备就绪以执行。
批处理大小、并发限制和超时阈值等配置参数被应用于负载管理。
流量通过负载均衡器进行路由，该负载均衡器会动态地将请求分发到可用的服务实例上。
Operating Checklist
验证模型完整性以及与生产环境要求的模式兼容性。
使用标准化的推理框架镜像，将模型容器化。
配置计算集群的扩展策略和资源限制。
激活服务端点，并验证健康检查响应。
Integration Surfaces
模型注册表
访问已批准的模型产出物及其版本元数据，以供部署使用。
计算集群管理器
为推理引擎提供 GPU/CPU 资源，并定义容器运行时配置。
API 网关
向外部客户端暴露 REST 或 gRPC 接口，同时强制执行身份验证和速率限制。
