Inference

Suy luận là một ứng dụng được thiết kế để tạo điều kiện cho việc giám sát và chẩn đoán mô hình, đặc biệt là trong môi trường học máy. Nó cung cấp một cách tiếp cận có cấu trúc để ghi nhật ký và phân tích hiệu suất mô hình bằng cách nắm bắt các đầu vào và đầu ra từ các điểm cuối phục vụ mô hình. Khả năng này cho phép người dùng giám sát chất lượng dữ liệu, gỡ lỗi các vấn đề sản xuất và tối ưu hóa hiệu suất mô hình theo thời gian.

Các tính năng chính của suy luận bao gồm khả năng liên tục ghi nhật ký các yêu cầu và phản hồi mô hình, được lưu trữ ở định dạng có cấu trúc. Dữ liệu này có thể được sử dụng để xác định xu hướng, phát hiện sự trôi dạt dữ liệu và đánh giá thời gian thực hiện mô hình. Ngoài ra, suy luận hỗ trợ việc tạo các bộ dữ liệu đào tạo bằng cách tích hợp dữ liệu đã ghi lại với các nhãn Truth Ground Truth, cho phép cải tiến mô hình liên tục.

Bằng cách tận dụng suy luận, người dùng có thể tăng cường độ tin cậy và độ chính xác của mô hình, đảm bảo rằng nó vẫn hiệu quả trong các ứng dụng trong thế giới thực. Ứng dụng tập trung vào giám sát và tối ưu hóa mô hình làm cho nó trở thành một công cụ có giá trị cho các nhà khoa học và nhà phát triển dữ liệu làm việc trong AI và môi trường học máy.