Model Inference
모델 추론
추론은 학습된 모델이 새로운 입력을 사용하여 예측을 하거나 점수를 부여하거나 답을 생성할 때를 말합니다. 학습된 가중치는 변경되지 않습니다.
다른 예시
엔지니어는 배포된 모델에 240토큰의 사건 보고서를 제공합니다. 모델은 심각도 레이블과 시간 기록을 반환합니다. 모델을 그래디언트 업데이트를 통해 변경하는 것은 추론이 아니라 학습입니다.
주요 부분
- 01학습된 가중치
- 02런타임 입력
- 03예측 또는 생성
사용할 때
이 용어는 앱에서 실행되는 모델을 설명할 때 사용하며, 용량, 지연 시간, 출력 속도를 포함합니다.
다음 경우에는 사용하지 마세요
모델 학습, 테스트 계획, 또는 사람이 생각하는 방식을 설명하는 데에는 사용하지 마십시오.
코드에서 사용된 이름
model.forward(input) → output 출시하기 전에
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 모델 추론 (Model Inference)。 User context：엔지니어는 배포된 모델에 240토큰의 사건 보고서를 제공합니다. 모델은 심각도 레이블과 시간 기록을 반환합니다. 모델을 그래디언트 업데이트를 통해 변경하는 것은 추론이 아니라 학습입니다. AI method or concept：모델 추론 (Model Inference)。 Why it fits：이 용어는 앱에서 실행되는 모델을 설명할 때 사용하며, 용량, 지연 시간, 출력 속도를 포함합니다. Do not use it when：모델 학습, 테스트 계획, 또는 사람이 생각하는 방식을 설명하는 데에는 사용하지 마십시오. 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)：하나의 공식 표준이 전체 용어를 통제하지 않음. 의미는 팀, 플랫폼 또는 프레임워크마다 달라질 수 있음. Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.
이 요청을 확인하세요
Review how 모델 추론 (Model Inference) is used now. Definition: 추론은 학습된 모델이 새로운 입력을 사용하여 예측을 하거나 점수를 부여하거나 답을 생성할 때를 말합니다. 학습된 가중치는 변경되지 않습니다. 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.