1. 模型管理設計
   • 在 config 檔（YAML/JSON）中定義 模型清單：名稱、路徑、用途 (e.g. “btc_usdt_orderbook”, “gold_5m”)
   • 設計一個 ModelManager：負責載入、快取、釋放模型
2. 模型載入
   • 支援 動態載入：根據策略需求才載入 .so / TorchScript / ONNX
   • 模型需用唯一 key (model_id) 管理，避免覆蓋
   • 考慮 lazy loading（第一次需要時才初始化，減少啟動時間）
3. 模型輸入適配
   • 為不同模型設計 FeatureAdapter，避免資料格式耦合
   • 支援多種輸入來源：kline、orderbook、交易量等
4. 推論調度
   • 定義一個 async 推論 API，允許：
     • 單一請求 → 單一模型
     • 單一請求 → 多個模型 (ensemble, voting)
   • 確保高頻情境下，推論可並行 (Tokio / thread pool)
5. 資源監控
   • 模型多了會佔記憶體 → 加入監控 (CPU, RAM, latency)
   • 規劃最大載入數量，或設置「LRU」策略釋放不用的模型
6. 回測 / 模擬驗證
   • 驗證多模型同時載入下的效能
   • 測試不同策略組合是否能正確呼叫到對應模型
7. 錯誤處理
   • 單個模型載入失敗，不影響其他模型運行
   • 若推論失敗 → fallback 至 baseline 策略
8. 部署
   • 配置檔支持快速切換模型版本（例如模型升級，不需改程式碼）
   • 在 CI/CD pipeline 增加模型驗證步驟

不好意思，要等身體康復才能回來完成