AI Runtime Engineering

Module 1 – AI Runtime Engineering · 1

Page 3 of 3 · Mga 15 minuto bawat aralin, kasama ang pagsasanay.

Numerical tolerance at reference

15-minutong sesyon: magbasa nang 3 minuto, mag-trace nang 3, mag-eksperimento nang 7, at sagutan ang check nang 2. Maglaan ng dagdag na oras kung kailangan.

Maaaring magkaiba nang kaunti ang floating-point result kapag naiba ang ayos. Ihambing sa trusted reference gamit ang documented absolute at relative tolerance; tanggihan ang hindi inaasahang NaN. Huwag lakihan lang ang tolerance para pumasa. Subukan ang zero, negative, malaking magnitude, at normal range.

Pagsasanay at ebidensiya: Hulaan ang halimbawa o iguhit ang pagbabago ng state. Baguhin ang isang palagay, subukan ang hangganan, at itala ang aktuwal na resulta. Ipaliwanag kung ano ang hindi napapatunayan ng maliit na modelo tungkol sa production system.

import math
actual=0.1+0.2
print(math.isclose(actual,0.3,rel_tol=1e-9,abs_tol=1e-12))

Inaasahang resulta: True

Pagsasanay at ebidensiya

Itala ang hula, aktuwal na resulta, at dahilan ng pagtugma o pagkakaiba. Sinusukat ng completion check ang pag-unawa; hinahasa ng practice task ang kasanayan.

Sanggunian sa wika: git.agilaos.com

Sanggunian sa wika: onnx.ai

Halimbawang code sa Agila Forge ↗