SkyGP 架構概述
Gaussian Process（GP）作為一種非參數化學習方法，具備靈活的函數擬合能力與不確定度校準特性。根據 arXiv:2508.03679v2 提出之 SkyGP 框架，透過動態生成的專家模型（Expert）群組，以有界數量維持最佳化效能，並保留精確 GP 演算法的學習保證。該機制特別適用於安全關鍵之動態系統，需要在串流資料環境中保持即時學習與預測能力。筆者多年服務於雲端 SaaS 與區塊鏈新創，以下將拆解 SkyGP 架構於後端部署與系統整合的實戰守則。
計算與記憶體優化
傳統精確 GP 在新增樣本時，計算時間複雜度為 O(N^3)，記憶體複雜度為 O(N^2)，無法因應大規模串流場景。SkyGP 主體透過「Progressive Expert Generation」策略，限定專家模型數量上限 K，將資料分區至各專家進行獨立訓練，不僅可將計算複雜度降低至 O(K·m^3)，亦將記憶體需求控管在 O(K·m^2)，其中 m 為單一專家所見樣本數。根據大型社群 Benchmark 結果顯示，K≈10、m≈500 時，整體推論延遲可縮減超過 70%。
模型變體與策略
為了因應不同需求，論文提出兩種 SkyGP 變體：SkyGP-Dense 與 SkyGP-Fast。前者聚焦最大化預測精度，採用密集樣本分配與週期性重訓；後者則優先提升計算效率，利用滑動視窗方式淘汰舊樣本並觸發快速更新。實測結果顯示，SkyGP-Dense 在收斂曲線上比 Sparse GP 提升約 15%，而 SkyGP-Fast 推論延遲相比 VFE（Variational Free Energy）演算法降低約 60%。開發者可依據後端服務的 SLA 指標，動態調整專家數量與樣本閥值，以取得最佳效能與精準度平衡。
實時控制系統應用
在機器人控制與無人車領域，即時學習與高精度預測是關鍵。SkyGP 在真實時間控制實驗中，於動態環境下的軌跡追蹤誤差平均降低 20%，並成功抑制過度擬合現象。根據論文中所列之實驗參數，在每秒 50Hz 更新頻率下，後端 GPU 加速版本平均推論時間維持於 10ms 以內，完全符合硬實時需求，顯示 SkyGP 對於安全關鍵系統的即時控制具有可落地性。
後端系統整合實踐
在微服務架構中，可將 SkyGP 封裝為獨立推論服務，以容器化部署於 Kubernetes 叢集。建議利用 Helm Chart 打包 SkyGP 與相依套件，並透過 Horizontal Pod Autoscaler（HPA）依據請求延遲動態伸縮。針對記憶體限制，可結合 Sidecar 模式定期清理過期專家狀態，並利用 Redis 作為共享快取層，以降低容器冷啟動成本。整合 Prometheus 監控推論延遲與模型大小，並透過 Grafana 儀表板即時掌握系統健康度。
開發流程與版本管控建議
為維持 SkyGP 模型品質，建議採用 GitOps 流程管理模型定義與超參數配置，並結合 CI/CD 自動化測試。可透過 GitLab CI 或 Jenkins Pipeline，於每次 commit 觸發小規模樣本重訓並執行線上 A/B 測試。所有演算法模組應以 Apache 2.0 或 GPL 等開源授權釋出，並遵循企業資訊安全與 GDPR 規範，確保個資在串流過程中得到妥善遮蔽與保護。
