Как backend агрегирует и хранит результаты inference

Результаты inference сами по себе редко используются напрямую и требуют дополнительной обработки.

Определение:
Агрегация результатов inference — это процесс объединения, нормализации и сохранения выходных данных ML-моделей.

Как backend с этим работает:

1. Нормализация результатов

   • Приведение к единой схеме

   • Удаление лишних технических деталей модели

2. Агрегация

   • Объединение по временным окнам

   • Группировка по объектам, пользователям, источникам

   • Расчет производных метрик

3. Хранение

   • Реляционные БД для структурированных данных

   • Object storage для тяжелых артефактов

   • Разделение «сырых» и агрегированных данных

4. Устойчивость

   • Идемпотентные операции записи

   • Возможность повторного расчета

# Пример идеи: сохраняем агрегированный результат
save_result(entity_id, score, timestamp)

Краткий вывод:
Backend превращает выход ML-моделей в надежный источник данных для последующих бизнес-решений.