Čo je inferencia?
Inferencia je použitie natrénovaného modelu na nových vstupoch. Výsledkom môže byť klasifikácia, skóre, embedding, rozpoznaný objekt alebo vytvorený text, obraz či zvuk. Líši sa od trénovania, pri ktorom sa menia parametre modelu.
Vstupy, kontext a parametre
Kvalita závisí od správneho formátu, pokynov, dostupného kontextu a limitov modelu. Generatívny systém umožňuje riadiť napríklad variabilitu, maximálnu dĺžku a formát odpovede. Stabilný proces používa verziované prompty a štruktúrovanú validáciu.
Nástroje a pracovný postup
Model môže počas inferencie požiadať o vyhľadávanie, výpočet alebo akciu v pripojenom systéme. Aplikácia overuje argumenty, oprávnenia a výsledky nástrojov. Kritická operácia sa nesmie vykonať iba na základe voľného textu modelu.
Latencia, náklady a škálovanie
Rýchlosť závisí od veľkosti modelu, dĺžky kontextu, počtu výstupných tokenov, hardvéru a čakania na nástroje. Dávkové spracovanie, cache, streaming a smerovanie môžu podľa typu úlohy znižovať náklady. Optimalizácia nesmie nepozorovane meniť kvalitu.
Monitorovanie a bezpečnosť
Sledujú sa chyby, čas odpovede, náklady, odmietnutia, dodržanie formátu a vybrané ukazovatele kvality. Vstupy aj výstupy podliehajú ochrane údajov a pravidlám obsahu. Záznamy majú obmedzený čas uchovávania a neobsahujú nepotrebné tajomstvá.
Prístup PAR HOUSE Agency
Inferenčnú vrstvu prepájame s hodnoteniami, smerovaním, nástrojmi a prevádzkovým monitorovaním. Každá verzia má merateľnú kvalitu, náklady a bezpečný náhradný postup. AI agent tak spoľahlivo funguje v reálnom procese.
