Yapay zekâ sözlüğü
Başlangıç seviyesi
Inference Time
Inference Time
28.08.2026 tarihinde güncellendi
Inference time, modelin girdiyi almasıyla kullanılabilir çıktıyı üretmesi arasında geçen süredir ve kullanıcı deneyimini doğrudan etkiler.
Genel bakış
Kavramın çerçevesiInference time; model boyutu, token sayısı, donanım, ağ gecikmesi, kuyruk, batch ve kullanılan optimizasyonlara bağlıdır. Kullanıcıların beklediği ilk token süresi ile tüm yanıtın tamamlanma süresi farklı ölçümlerdir. Önbellek, streaming, quantization, daha küçük model veya isteği bölme gecikmeyi azaltabilir. Hız artışı doğruluk, maliyet ve güvenlikten ödün veriyorsa toplam kullanıcı deneyimi kötüleşebilir; ölçüm gerçek trafikle yapılmalıdır.
Çalışma mantığı: Gecikme; ilk tokena kadar süre, tokenlar arası akış ve son çıktının tamamlanma süresi olarak ayrı ölçülebilir. Model boyutu, giriş uzunluğu, donanım, kuyruk ve ağ her metriği etkiler.
Kullanım alanları: Canlı asistan, sesli arayüz, arama, belge işleme, API SLA ve kapasite planlamasında kullanılır.
Sınırlılıklar: Sadece ortalama süreyi izlemek kuyrukta kalan kullanıcıyı gizler; yüzdelik değerler, hata oranı, maliyet ve kalite birlikte raporlanmalıdır.
Çalışma mantığı: Gecikme; ilk tokena kadar süre, tokenlar arası akış ve son çıktının tamamlanma süresi olarak ayrı ölçülebilir. Model boyutu, giriş uzunluğu, donanım, kuyruk ve ağ her metriği etkiler.
Kullanım alanları: Canlı asistan, sesli arayüz, arama, belge işleme, API SLA ve kapasite planlamasında kullanılır.
Sınırlılıklar: Sadece ortalama süreyi izlemek kuyrukta kalan kullanıcıyı gizler; yüzdelik değerler, hata oranı, maliyet ve kalite birlikte raporlanmalıdır.
Teknik tanım ve açıklama
Temel mekanizmaModelin bir girdi alıp çıktı üretmesi için geçen süredir. Modelin boyutu, donanım ve optimizasyon bu süreyi etkiler.
Gerçek hayatta kullanım
Örnek senaryoInference time, kullanıcının isteği ile model yanıtının hazır olması arasındaki gecikmeyi ölçmek için izlenir. Editoryal bir uygulamada bu kavramı kullanırken önce hedefi ve başarı ölçütünü yazın, ardından küçük bir örnek üzerinde sonucu kontrol edip üretime almadan önce insan doğrulaması yapın.