Model Inference
Inférence de modèle
L'inférence est le processus par lequel un modèle entraîné utilise de nouvelles entrées pour faire une prédiction, attribuer un score ou créer une réponse. Ses poids appris ne changent pas.
Un autre exemple
Un ingénieur fournit à un modèle déployé un rapport d'incident de 240 jetons. Le modèle renvoie une étiquette de gravité et un enregistrement de timing. Modifier le modèle via des mises à jour de gradient est de l'entraînement, pas de l'inférence.
Parties principales
- 01poids entraînés
- 02entrée d'exécution
- 03prédiction ou génération
Utilisez-le lorsque
Utilisez ce terme pour un modèle fonctionnant dans une application, y compris sa capacité, son délai et sa vitesse de sortie.
Ne l'utilisez pas lorsque
Ne l'utilisez pas pour entraîner un modèle, planifier un test, ou décrire comment une personne pense.
Nom utilisé dans le code
model.forward(input) → output Avant d'expédier
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 Inférence de modèle (Model Inference). User context: Un ingénieur fournit à un modèle déployé un rapport d'incident de 240 jetons. Le modèle renvoie une étiquette de gravité et un enregistrement de timing. Modifier le modèle via des mises à jour de gradient est de l'entraînement, pas de l'inférence. AI method or concept: Inférence de modèle (Model Inference). Why it fits: Utilisez ce terme pour un modèle fonctionnant dans une application, y compris sa capacité, son délai et sa vitesse de sortie. Do not use it when: Ne l'utilisez pas pour entraîner un modèle, planifier un test, ou décrire comment une personne pense. 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): Aucun standard officiel unique ne régit l’ensemble du terme. Sa signification peut varier selon les équipes, plateformes ou frameworks. 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 Inférence de modèle (Model Inference) is used now. Definition: L'inférence est le processus par lequel un modèle entraîné utilise de nouvelles entrées pour faire une prédiction, attribuer un score ou créer une réponse. Ses poids appris ne changent pas. 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.