Model Inference
Modellauswertung
Inferenz ist, wenn ein trainiertes Modell neue Eingaben verwendet, um eine Vorhersage zu treffen, eine Punktzahl zu vergeben oder eine Antwort zu erstellen. Seine gelernten Gewichte ändern sich nicht.
Ein weiteres Beispiel
Ein Ingenieur gibt einem bereitgestellten Modell einen 240-Token-Vorfallbericht. Das Modell gibt ein Schweregrad-Label und eine Zeitaufzeichnung zurück. Das Ändern des Modells durch Gradient-Updates ist Training, nicht Inferenz.
Hauptteile
- 01trainierte Gewichte
- 02Laufzeit-Eingabe
- 03Vorhersage oder Generierung
Verwenden Sie es, wenn
Verwenden Sie diesen Begriff für ein Modell, das in einer App läuft, einschließlich seiner Kapazität, Verzögerung und Ausgabegeschwindigkeit.
Nutze es nicht, wenn
Verwenden Sie es nicht für das Training eines Modells, die Planung eines Tests oder die Beschreibung, wie eine Person denkt.
In Code verwendeter Name
model.forward(input) → output Vor dem Ausliefern
Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback.
Outcome: Complete the task with Modellauswertung (Model Inference). User context: Ein Ingenieur gibt einem bereitgestellten Modell einen 240-Token-Vorfallbericht. Das Modell gibt ein Schweregrad-Label und eine Zeitaufzeichnung zurück. Das Ändern des Modells durch Gradient-Updates ist Training, nicht Inferenz. AI method or concept: Modellauswertung (Model Inference). Why it fits: Verwenden Sie diesen Begriff für ein Modell, das in einer App läuft, einschließlich seiner Kapazität, Verzögerung und Ausgabegeschwindigkeit. Do not use it when: Verwenden Sie es nicht für das Training eines Modells, die Planung eines Tests oder die Beschreibung, wie eine Person denkt. AI requirements: Define the input and source evidence. Set model and tool permissions. Use versioned evaluation data and measures. Define failure, decline-to-answer, privacy, speed, and cost limits. Operational safeguards: Keep a clear trace and hide sensitive log data. Show users a safe fallback. Mark steps that need human review. Define how to roll back the model or prompt. Acceptance criteria: Record baseline and target measures on a versioned evaluation set. Test edge cases and hostile inputs. Verify fallback, monitoring, permissions, and rollback. Evidence and limits (evidence boundary): Kein einziger offizieller Standard kontrolliert den gesamten Begriff. Seine Bedeutung kann sich zwischen Teams, Plattformen oder Frameworks ändern. Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.
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Review how Modellauswertung (Model Inference) is used now. Definition: Inferenz ist, wenn ein trainiertes Modell neue Eingaben verwendet, um eine Vorhersage zu treffen, eine Punktzahl zu vergeben oder eine Antwort zu erstellen. Seine gelernten Gewichte ändern sich nicht. Release checks: Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback. Before changing code, list the evidence, gaps, severity, and the smallest safe fix.