Model Inference
Inferenza del modello
L'inferenza è quando un modello addestrato utilizza nuovi input per fare una previsione, dare un punteggio o creare una risposta. I suoi pesi appresi non cambiano.
Un altro esempio
Un ingegnere fornisce a un modello distribuito un report di incidente di 240 token. Il modello restituisce un'etichetta di gravità e un registro temporale. Modificare il modello tramite aggiornamenti dei gradienti è addestramento, non inferenza.
Parti principali
- 01pesi addestrati
- 02Input di runtime
- 03previsione o generazione
Usalo quando
Usa questo termine per un modello in esecuzione in un'app, inclusa la sua capacità, il ritardo e la velocità di output.
Non usarlo quando
Non usarlo per addestrare un modello, pianificare un test o descrivere come pensa una persona.
Nome usato nel codice
model.forward(input) → output Prima di spedire
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 Inferenza del modello (Model Inference). User context: Un ingegnere fornisce a un modello distribuito un report di incidente di 240 token. Il modello restituisce un'etichetta di gravità e un registro temporale. Modificare il modello tramite aggiornamenti dei gradienti è addestramento, non inferenza. AI method or concept: Inferenza del modello (Model Inference). Why it fits: Usa questo termine per un modello in esecuzione in un'app, inclusa la sua capacità, il ritardo e la velocità di output. Do not use it when: Non usarlo per addestrare un modello, pianificare un test o descrivere come pensa 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): Nessun singolo standard ufficiale controlla l'intero termine. Il suo significato può cambiare tra team, piattaforme o framework. Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.
Controlla questa richiesta
Review how Inferenza del modello (Model Inference) is used now. Definition: L'inferenza è quando un modello addestrato utilizza nuovi input per fare una previsione, dare un punteggio o creare una risposta. I suoi pesi appresi non cambiano. 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.