实时在线推理
为每个请求提供低延迟预测
实时在线推理 是 CoddyKit 上的免费 MLOps Academy 课时。 这是第 2 节课，共 4 节。 你可以在下方免费阅读本课时的完整内容 — 然后在浏览器中使用内置代码编辑器和全天候 AI 导师进行实践。 这是 MLOps Academy 学习路径的一部分，你的进度在网页和 CoddyKit 应用中同步。 MLOps Academy 课程共包含 4 节课。
什么是在线推理
在线推理会在请求到达的瞬间逐个回答，因此用户或服务可以立即获得最新预测。⚡
有用户正在等待
与批处理不同，这里有人在另一端等待。预测必须在毫秒内而不是几分钟内返回，用户才会感觉响应迅速。
它位于 API 后面
在线模型位于 HTTP 端点后面。客户端在请求中发送特征，并在响应中获得预测结果。
# POST /predict {"features": [5.1, 3.5, 1.4]}一个请求，一次预测
每次调用都携带单个案例的输入。服务对其运行 predict 并返回分数，然后处理下一位调用者的请求。
def predict(req):
x = parse(req.features)
return model.predict([x])[0]输入始终保持最新
由于特征随请求到达，分数反映的是最新状态；当输入每秒都在变化时，这一点尤其重要。
延迟是衡量指标
您需要关注的数值是延迟：从请求发出到响应返回所需的时间。人们通常会跟踪较慢的第 95 和第 99 百分位，而不仅仅是平均值。
只加载一次模型
每次请求都加载模型会很慢。因此，您应在启动时加载一次，并在所有传入调用之间重复使用它。
并发很重要
许多用户会同时访问服务。服务通常需要使用多个工作进程并发处理请求，才能在高负载下保持较低延迟。
现实世界中的示例
结账时的欺诈检查、搜索排序和推荐组件都需要即时答案，因此它们会以在线推理的方式运行。
保持在线的成本
在线服务必须全天候保持运行并随时待命。这种始终在线的资源占用比运行后停止的任务成本更高。
何时选择在线推理
当输入事先未知且用户需要立即获得最新答案时，请选择在线推理，同时接受更高的成本和运维要求。
快速检查
对于在线推理，哪个指标最重要？
回顾
在线推理通过 API 为每个请求提供一次最新预测，重视低延迟；由于必须始终在线，成本也更高。
用 AI 导师学习 Python — 免费
在浏览器中编写并运行真实代码，获得全天候 AI 导师的即时帮助，并在网页或应用中继续学习。
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常见问题解答
「实时在线推理」课时是免费的吗？
是的 — 「实时在线推理」的完整文本可在网页上免费阅读。要进行交互式练习（内置代码编辑器和全天候 AI 导师）并解锁 MLOps Academy 课程的其余内容，请升级到 CoddyKit PRO。 MLOps Academy 课程共包含 4 节课。
「实时在线推理」这节课中我会学到什么？
为每个请求提供低延迟预测 你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 MLOps Academy，全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。
学习 MLOps Academy 需要有经验吗？
无需任何先前经验。CoddyKit 上的 MLOps Academy 课程适合初学者到高级学习者，你可以从这里开始或从头开始，按照自己的节奏学习。 这是第 2 节课，共 4 节。
「实时在线推理」课时需要多长时间？
大多数 CoddyKit 课程大约需要 5–10 分钟。每节课都很精短且互动，所以你能稳步进步，并在网页和应用中从离开的地方继续。
我能在这节 MLOps Academy 课中编写并运行代码吗？
能。每节 MLOps Academy 课都包含内置代码编辑器，你可以在浏览器中直接编写并运行真实代码，并获得即时 AI 反馈 — 无需本地设置。