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在 Agent Platform 取得推論結果總覽
推論是訓練完成的機器學習模型輸出內容。本頁面概述如何透過 Gemini Enterprise Agent Platform 中的模型取得推論結果。
Agent Platform 支援線上推論:
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線上推論是對部署至
Endpoint 的模型發出的同步要求。因此,您必須先將 Model 資源部署至端點,才能傳送要求。這項操作會將運算資源與模型建立關聯,讓模型以低延遲的方式提供線上推論結果。如要依據應用程式輸入內容發出要求,或是需要及時進行推論,您可以選用「線上推論」模式。
在本地測試模型
在開發和測試階段,建議您先將模型部署至本機端點,再取得推論結果。這樣一來,您就能更快地疊代模型,並在不將模型部署至線上端點或產生推論費用的情況下進行測試。本機部署適用於本機開發和測試,不適用於正式版部署。
如要在本機部署模型,請使用 Agent Platform SDK for Python,並將 LocalModel 部署至 LocalEndpoint。
即使您的用戶端不是以 Python 編寫,您仍可使用 Python 適用的 Agent Platform SDK 啟動容器和伺服器,以便測試來自用戶端的要求。
透過自訂訓練模型取得推論結果
如要取得推論結果,請先匯入模型。匯入後,模型會成為 Model 資源,並顯示在Model Registry中。
接著,請參閱下列說明文件,瞭解如何取得推論結果:
將模型部署至端點,並取得線上推論結果。
後續步驟
除非另有註明,否則本頁面中的內容是採用創用 CC 姓名標示 4.0 授權,程式碼範例則為阿帕契 2.0 授權。詳情請參閱《Google Developers 網站政策》。Java 是 Oracle 和/或其關聯企業的註冊商標。
上次更新時間:2026-10-19 (世界標準時間)。
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