Co je inference
Inference je použití natrénovaného modelu na novém vstupu. Výsledkem může být klasifikace, skóre, embedding, rozpoznaný objekt nebo vytvořený text, obraz či zvuk.
Liší se od trénování, při kterém se mění parametry modelu.
Vstup, kontext a parametry
Kvalita závisí na správném formátu, instrukci, dostupném kontextu a limitech modelu. Generativní systém řídí například variabilitu, maximální délku a formát odpovědi. Stabilní úloha používá verzi promptu a strukturovanou validaci.
Nástroje a pracovní postup
Model může během inference požádat o vyhledávání, výpočet nebo akci v připojeném systému. Aplikace ověřuje argumenty, oprávnění a výsledek nástroje. Kritickou operaci nelze provést jen na základě volného textu modelu.
Latence, cena a škálování
Rychlost ovlivňuje velikost modelu, délka kontextu, počet výstupních tokenů, hardware a čekání na nástroje. Dávkové zpracování, cache, streaming a routing snižují náklady podle typu úlohy. Optimalizace nesmí skrytě změnit kvalitu.
Monitoring a bezpečnost
Sledují se chyby, doba odpovědi, náklady, odmítnutí, přesnost formátu a vybrané ukazatele kvality. Vstupy i výstupy procházejí ochranou dat a pravidly obsahu. Záznamy mají omezenou dobu uchování a neobsahují zbytečná tajemství.
Přístup PAR HOUSE Agency
Inferenční vrstvu spojujeme s evaluacemi, routingem, nástroji a provozním monitoringem. Každá verze má měřitelnou kvalitu, cenu a bezpečný fallback. Agent AI tak funguje spolehlivě v reálném procesu, ne pouze v jednorázové ukázce.
