Inference.net
用於部署、監控、評估及微調開源與自訂語言模型的推論基礎架構。
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產品概覽
Inference.net 是什麼？
Inference.net 協助工程團隊在正式環境中執行並改進語言模型。它將模型託管、跨供應商可觀測性、評估與自動化微調整合於單一平台。團隊可運用正式環境追蹤資料找出失敗原因、建立訓練資料集，並依據品質、成本與延遲目標驗證模型改進成果。
主要功能
正式環境模型託管
在公有雲、私有雲或混合環境中部署目錄模型與自訂微調模型。
跨供應商可觀測性
擷取提示詞、工具呼叫、回應與請求追蹤，同時追蹤不同模型供應商的延遲、錯誤、使用量與成本。
持續模型評估
使用源自正式環境的資料集，透過自動評分、特定任務檢查與人工審查來評估模型。
自動化微調
將正式環境追蹤資料與評估失敗案例轉換為訓練資料集，打造適合特定工作負載的模型。
模型改進工作流程
對照基準驗證新的模型版本，並隨著應用程式需求演變，使用最新正式環境資料重新訓練。
使用案例
- 正式環境應用程式部署 : 為應用程式託管開源或自訂語言模型，無須管理底層推論基礎架構。
- 大型語言模型除錯 : 檢查請求追蹤與供應商行為，以調查工具呼叫失敗、回應緩慢及反覆發生的錯誤。
- 模型遷移 : 在切換正式環境工作負載前，將開源替代方案與現有供應商進行評估比較。
- 特定任務模型訓練 : 使用真實應用程式流量中的範例，針對 AI 代理工作流程、資料擷取或分類進行模型微調。
- 發布驗證 : 比較模型版本，並在向使用者部署變更前偵測品質退步。
常見問題
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