Inferência

Definição

Inferência é a execução de um modelo treinado para produzir uma saída a partir de uma entrada. É a fase de uso do modelo, quando a aplicação envia uma consulta e recebe o resultado pronto para consumo.

Da entrada à saída

A entrada chega à aplicação, passa pela preparação exigida pelo modelo e é processada até gerar uma saída. A saída pode ser uma classificação, um texto, um número ou outro formato definido pela tarefa.

Inferência não é treinamento

Inferência não altera os parâmetros do modelo. Cada interação consome o modelo existente e produz uma saída sem atualizar o que foi aprendido no treinamento. Quando o comportamento precisa mudar, o caminho é treinar ou ajustar um modelo novo.

A falha começa na entrada

No exemplo da classificação do lead, a saída só faz sentido se a entrada chega no formato esperado. Uma descrição com campos faltando ou misturados pode devolver uma classe errada sem qualquer aviso. A falha provável está antes do modelo, na preparação da entrada. A verificação valida a entrada antes do envio, registra a chamada e confere a saída com o resultado esperado do cenário. Repetir a mesma entrada e comparar as saídas mostra se a divergência vem da preparação ou do próprio modelo.

Aplicação na formação

Vibe Coding: Do Zero ao MVP

Na Formação Vibe Coding, a inferência é a etapa que devolve a resposta ao assistente durante a construção da aplicação.

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