Model Inference
Inferencia de modelo
La inferencia es cuando un modelo entrenado utiliza nueva entrada para hacer una predicción, dar una puntuación o crear una respuesta. Sus pesos aprendidos no cambian.
Otro ejemplo
Un ingeniero proporciona a un modelo desplegado un informe de incidente de 240 tokens. El modelo devuelve una etiqueta de severidad y un registro de tiempo. Cambiar el modelo mediante actualizaciones de gradiente es entrenamiento, no inferencia.
Partes principales
- 01pesos entrenados
- 02entrada de tiempo de ejecución
- 03predicción o generación
Úsalo cuando
Usa este término para un modelo que se ejecuta en una aplicación, incluyendo su capacidad, retraso y velocidad de salida.
No lo uses cuando
No lo uses para entrenar un modelo, planificar una prueba o describir cómo piensa una persona.
Nombre usado en código
model.forward(input) → output Antes de lanzarlo
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 Inferencia de modelo (Model Inference). User context: Un ingeniero proporciona a un modelo desplegado un informe de incidente de 240 tokens. El modelo devuelve una etiqueta de severidad y un registro de tiempo. Cambiar el modelo mediante actualizaciones de gradiente es entrenamiento, no inferencia. AI method or concept: Inferencia de modelo (Model Inference). Why it fits: Usa este término para un modelo que se ejecuta en una aplicación, incluyendo su capacidad, retraso y velocidad de salida. Do not use it when: No lo uses para entrenar un modelo, planificar una prueba o describir cómo piensa una persona. 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): Ningún estándar oficial único controla todo el término. Su significado puede cambiar según equipos, plataformas o marcos. Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.
Revisa esta petición
Review how Inferencia de modelo (Model Inference) is used now. Definition: La inferencia es cuando un modelo entrenado utiliza nueva entrada para hacer una predicción, dar una puntuación o crear una respuesta. Sus pesos aprendidos no cambian. 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.