What matter is how you are using the model. For example, although generalized linear models are suitable for inference, I recently used them solely for prediction purposes. Consider the following examples that make the distinction between prediction and inference clearer: Prediction: You want to predict future ozone levels using historic data.

在哲学逻辑学、心理学、认知科学、（通用）人工智能等领域，如何对推理进行定义？Reasoning和Inference有…

How can we perform efficient inference and learning in directed probabilistic models, in the presence of continuous latent variables with intractable posterior distributions, and large datasets? 其中有几个关键词：inference and learning, intractable posterior distributions, large datasets. 我们要明确 inference 的是什么？

我在第一次学习因果推断（causal inference）的时候也有这个疑惑。 最近又在阅读一些关于因果推断的内容，试着回答一下。 （所有讨论均基于unconfoundedness假设。 ） 按照我的理解，题主的想法可以写成：对于W=0和W=1两类数据分别用两个函数f (X,0) f (X,1)来做回归。

文章中的TODO有待补充，第一次认真写知乎，有任何问题欢迎大家在评论区指出 官方vllm和sglang均已支持deepseek最新系列模型 (V3,R)，对于已经支持vllm和sglang的特定硬件（对vllm和sglang做了相应的修改，并且已经支持deepseek-v2），为了同样支持deekseek最新系列模型，需要根据最新模型所做改进进行对应修改 ...

尽管batch inference 情况下，FP16 的速度会快于 GPTQ，但更大的 batch size 支持还是能让 GPTQ 的 throughput 优于 fp16。 部署超大模型时，采用 Tensor Parallelism 加速，这个在 TGI , deepspeed 或者 vllm 都有支持。

推断（Inference）可以使用低精度的技术，训练的时候因为要保证前后向传播，每次梯度的更新是很微小的，这个时候需要相对较高的精度，一般来说需要float型，如FP32，32位的浮点型来处理数据，但是在推断（Inference）的时候，对精度的要求没有那么高，很多 ...

因果结构学习本质上是通过拓扑结构来描述因果关系，从而更好地从不同尺度来反映因果关系的强度。 落地有推荐场景的根因分析，特征有效性根因分析等，因果结构学习是一个重要的方向。 Interventional Sum-Product Networks: Causal Inference with Tractable Probabilistic Models

这里triton指的是triton inference server而不是OpenAI的triton，注意区分 本篇也算是triton系列第二篇，接下里会借着triton这个库，一起讨论下什么是推理、什么是推理引擎、推理框架、服务框架等等一些概念，以及平常做部署，实际中到底会做些什么。

这里推荐一些书籍，点击链接可以免费下载，下载不了的私信我，私发。前面几本是英文，后面有两本中文。 如果觉得有用，请点个赞^_^ 我以后会在这篇文章中更新更多免费书籍， 点击这里。 我以后会在这篇文章中整理公开代码， 点击这里。 Introduction to Causal Inference from a Machine Learning Perspective ...