Model Inference
模型推理
模型推理是让训练完成的模型处理新内容，再给出预测、分数或答案。这个过程不会改动模型学到的权重。
另一个例子
工程师把一份 240 个文字单位（token）的事故摘要交给已上线的模型。模型返回严重程度和耗时记录；用梯度更新模型属于训练，不是推理。
主要部分
- 01已训练权重
- 02运行时输入
- 03预测或生成结果
什么时候用
说明模型在应用中运行，以及服务容量、延迟或输出速度时，可以使用这个词。
什么时候不要用
不要用这个词表示模型训练、评测设计，或人类的思考推理。
代码里的名称
model.forward(input) → output 上线前要检查
检查模型与提示词版本、参考数据、有版本号的评估集与指标。验证答案能否连回来源证据，也要检查工具权限与隐私。再检查常见失败、拒答、安全备用做法与人工复核。也要检查监控、成本、速度与恢复方式。
预期结果：使用或评估 模型推理 (Model Inference)，让 AI 行为可以衡量，也能连回证据。 用户场景：工程师把一份 240 个文字单位（token）的事故摘要交给已上线的模型。模型返回严重程度和耗时记录；用梯度更新模型属于训练，不是推理。 AI 方法或概念：模型推理 (Model Inference)。 适用理由：说明模型在应用中运行，以及服务容量、延迟或输出速度时，可以使用这个词。 不应使用的情况：不要用这个词表示模型训练、评测设计，或人类的思考推理。 AI 要求：定义输入与参考证据。设置模型和工具权限。使用有版本号的评估数据与指标。说明失败、拒答、隐私、速度与成本限制。 运营防护：保留可查询记录，并隐藏其中的敏感数据。提供用户看得懂的安全备用做法。标出必须由人工复核的步骤，并定义模型或提示词的恢复方式。 验收标准：在有版本号的评估集上记录当前基线与目标。测试边界案例与恶意输入。验证安全备用做法、监控、权限与恢复方式。 证据与限制（证据边界）：没有一份官方标准能涵盖全部内容。不同团队、平台或框架的用法可能不同。 待确认：目标任务、模型与版本、评估负责人、参考数据、风险阈值、工具权限，以及生产环境的安全备用做法。
检查这份需求
请 AI 编程助手检查当前如何使用 模型推理 (Model Inference)。 定义：模型推理是让训练完成的模型处理新内容，再给出预测、分数或答案。这个过程不会改动模型学到的权重。 生产环境检查：检查模型与提示词版本、参考数据、有版本号的评估集与指标。验证答案能否连回来源证据，也要检查工具权限与隐私。再检查常见失败、拒答、安全备用做法与人工复核。也要检查监控、成本、速度与恢复方式。 修改程序前，先列出看到的证据、缺口、严重程度，以及最小且安全的修正。