在机器学习和人工智能领域，模型训练和推理是两个核心概念，它们分别对应于模型的构建和应用阶段。

模型训练

定义

模型训练是构建机器学习模型的过程，主要目的是通过从数据中学习模式和特征，以优化模型的性能。

主要步骤

1. 数据准备：收集和准备训练数据集，这些数据集通常包括输入特征和对应的标签或目标变量。
2. 选择模型：选择适合任务的模型类型，例如线性回归、决策树、深度神经网络等。
3. 模型训练
4. 模型验证：使用验证数据集评估模型的性能，调整超参数，防止过拟合。
5. 模型保存：将训练完成的模型保存，以便于未来的推理或进一步的调整。

目的

通过训练，使模型能够从数据中学习到有用的模式和规律，以在新的数据上做出准确的预测或分类。

模型推理

定义

模型推理是指在模型训练完成后，使用该模型对新数据进行预测的过程。推理过程通常是在实际应用中进行的。

目的

利用训练好的模型对新数据进行预测，以提供决策支持或生成实际应用中的结果。

区别

目标

• 训练：构建一个能在各种数据上表现良好的模型。
• 推理：应用训练好的模型对新数据进行实际预测。

数据

• 训练：使用带标签的数据集进行训练，以便模型学习数据中的规律。
• 推理：使用未标记的新数据进行预测，不需要标签。

计算复杂度

• 训练：通常需要大量的计算资源和时间，因为涉及到多次的前向传播和反向传播。
• 推理：相对计算量较小，主要涉及前向传播过程，适合在实际应用中实时进行。

模型状态

• 训练：模型参数不断更新，以减少损失函数值。
• 推理：模型参数固定，使用训练时学到的知识进行预测。