Quelle est la différence entre les phases d'entraînement et d'inférence de l'IA ?
AI의 학습 단계와 추론 단계의 차이점은 무엇일까요?
Les modèles d'IA sont développés en utilisant des jeux de données soigneusement élaborés pendant la phase d'entraînement. Ce processus fait appel à plusieurs dizaines, centaines ou même milliers de GPU dans un cluster. Ils sont tous reliés au sein d'un réseau et échangent en permanence des données les uns avec les autres. Une fois le traitement terminé, le modèle est plus ou moins complet. Au cours de la phase d'inférence, les utilisateurs interagissent avec le modèle qui peut identifier ou produire des images ou du texte pour répondre aux questions des utilisateurs. L'entraînement se déroule généralement hors ligne, à l'inverse de l'inférence.
AI 모델은 학습 단계에서 세심하게 제작된 데이터 세트를 사용하여 개발됩니다. 교육은 한 개 클러스터에 포함된 수십, 수백, 심지어 수천 개 GPU에 달하는 여러 GPU에서 이루어지는데, 네트워크 전체에서 모두 연결되어 있고 계속해서 서로 데이터를 주고받습니다. 이 학습 단계가 끝나면 모델은 기본적으로 완료된 것입니다. 추론 단계에서는 사용자들이 모델과 상호 작용하는데, 모델은 이미지를 인식하거나 그림과 텍스트를 생성하면서 사용자 질문에 답변을 제공합니다. 학습은 보통 오프라인 작업인 반면, 추론은 일반적으로 온라인에서 이루어집니다.