モデル推論

Outcome：Complete the task with モデル推論 (Model Inference)。 User context：エンジニアは展開済みモデルに240トークンのインシデントレポートを与えます。モデルは重大度ラベルとタイミング記録を返します。勾配更新によってモデルを変更することはトレーニングであり、推論ではありません。 AI method or concept：モデル推論 (Model Inference)。 Why it fits：アプリ内で実行されるモデルには、その容量、遅延、および出力速度を含め、この用語を使用します。 Do not use it when：モデルのトレーニング、テストの計画、または人がどう考えるかを説明する場合には使用しないでください。 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)：単一の公式標準が全体の用語を管理するわけではありません。その意味はチーム、プラットフォーム、またはフレームワークによって変わる可能性があります。 Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.