Inferencing和predict都是机器学习过程中的重要概念，它们通常用于将训练好的模型应用于新的数据。然而，它们之间存在一些区别。 Inference（推断）： Inference是指在机器学习模型中应用输入数据以生成预测结果的过程。通常，推断是在训练好的模型上执行的，以获得对未见过的数据的预测结果。此外，推断也可以用于在模型训练期间处理部分样本。 以计算机视觉为例，当你需要使用图像分类模型识别新的图像时，你就要执行推断。在这种情况下，模型会根据训练好的参数对输入的图像特征进行计算并生成类别概率分布，最终在众多类别中选择概率最高的那个。 Predict（预测）： Predict通常是指用一个训练好的模型对输入数据做出预测结果的简单过程。严格来说，预测是推断的一种特定形式。它通常意味着使用一个机器学习模型，将其应用到输入数据，以得到预测结果。 以自然语言处理为例，当你需要一个文本分类模型对新输入的文本进行分类时，执行预测就是将输入文本的向量表达（如词嵌入、TF-IDF等）输入到模型中并获取预测结果（如情感分类标签）。 总结起来，Inference和Predict都是基于训练好的机器学习模型对新的输入数据进行预测，但Inference的应用场景更广泛，可能涉及到模型的优化（如部分样本推断）等方面。而在实际使用中，Predict往往可以作为Inference的一个简化版，专注于根据已有模型得到预测结果。... 展开详请