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AI模型培训与推理：解释的关键差异
了解GPU群集以及它们如何显着加速复杂的AI工作负载，包括模型培训，微调和实时推断。
来源:Clarifai博客 | 实际应用中的人工智能AI推理和培训之间的区别，为什么重要？
人工智能（AI）项目始终取决于两个截然不同的活动：培训和推论。培训是数据科学家将标记的示例供应到算法的时期，因此它可以学习模式和关系，而推断是训练有素的模型将这些模式应用于新数据的时期。尽管两者都是必不可少的，但将它们混为一谈，导致预算超支，延迟问题和用户经验差。本文重点介绍培训和推理的不同之处，为什么这种差异对于基础架构和成本计划至关重要，以及如何构建两个阶段有效的AI系统。我们在整个过程中都使用粗体的短语进行扫描，并以及时的问题和快速摘要来结束每个部分。
两个非常不同的活动： 培训 推理 培训 学习模式 应用这些模式 培训和推理如何不同 提示式问题 快速摘要在上下文中了解AI培训和推论
每个机器学习项目都遵循生命周期：学习，然后进行。在培训阶段，工程师将大量的标记数据呈现给模型并调整其内部权重，直到它在验证集上预测。根据TechTarget的说法，培训探索了历史数据以发现模式，然后使用这些模式来构建模型。一旦模型在看不见的测试示例上表现良好，它就会进入推理阶段，在该阶段，它会在其中接收新数据并实时产生预测或建议。 TRG数据中心解释说，培训是教授模型的过程，而推理涉及应用训练有素的模型来对新的未标记数据进行预测。
学习 做 训练阶段 培训探索历史数据以发现模式 推理阶段 培训是教学模型 推论涉及应用训练的模型以对新的未标记数据进行预测 不学习 执行前向通行证