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Avec l'inférence hors ligne, les prédictions concernent un grand nombre de données une fois. Nous plaçons ensuite ces prédictions dans une table de recherche en vue d'une utilisation ultérieure. Parmi les affirmations suivantes concernant l'inférence hors ligne, lesquelles sont vraies ?

Nous devons créer des prédictions pour toutes les entrées possibles.

Oui, nous devrons faire des prédictions pour toutes les entrées possibles et les stocker dans un cache ou un tableau de conversion pour utiliser l'inférence hors ligne. C'est l'un des inconvénients de l'inférence hors ligne. Nous ne pourrons générer une prédiction pour les exemples que nous avons déjà connaître. Cela ne pose aucun problème si l'ensemble des éléments est limitée, comme toutes les villes du monde ou tous les éléments d'une table de base de données. Mais pour les entrées de forme libre, comme les requêtes utilisateur qui ont une longue traîne des articles inhabituels ou rares, nous ne serons pas en mesure de fournir une couverture complète. avec un système d'inférence hors ligne.

Après avoir généré les prédictions, nous pouvons les vérifier avant de les appliquer de l'IA générative.

C'est en effet l'un des aspects les plus utiles de l'inférence hors ligne. Nous pouvons et vérifier l'intégrité de toutes nos prédictions utilisé.

Pour une entrée donnée, nous pouvons livrer une prédiction plus rapidement qu'avec l'inférence en ligne.

L'un des grands avantages de l'inférence hors ligne est qu'une fois les prédictions ont été écrites dans une table de recherche, avec une latence minimale. Aucun calcul de caractéristiques ni modèle l'inférence doit être effectuée au moment de la requête.

Nous devrons surveiller attentivement nos signaux d'entrée sur une longue une période donnée.

C'est le seul cas où il n'est pas nécessaire de surveiller les entrées ces signaux sur une longue période. En effet, une fois que ont été écrites dans une table de conversion, nous ne sommes plus en fonction des caractéristiques d'entrée. Notez que toute mise à jour ultérieure du modèle nécessitera une nouvelle série de vérification des entrées.

Nous serons en mesure de réagir rapidement à l'évolution du monde.

Non, il s'agit d'un inconvénient de l'inférence hors ligne. Nous devons attendre tant qu'un nouvel ensemble de prédictions n'a pas été écrit dans la recherche avant de pouvoir réagir différemment en fonction des changements dans le monde entier.