近期有很多与人工智能领域相关的业务，从最初的调用API使用人工智能服务到深度融合人工智能功能，因此接触了一些与人工智能相关的一些概念，比如训练、评估和推理。
在线上学习人工智能开发的实验中，首先会通过申请线上资源为在线编程提供能力支持，这个时候会涉及到训练资源和推理资源需要分配多少的问题，一般是CPU,内存和GPU的分配。然后在在线开发算法模型的时候，会将一个模型分为训练，评估和推理这几个阶段。因此在这里就要问一问这三个名词是什么意思。
大多数人工智能算法需要经过训练、评价和推理三个步骤才能发挥作用。这是因为这些步骤对于构建一个有效的机器学习模型非常重要。训练是为了让算法通过大量的数据来学习特征和规律，从而得到一个可以进行预测或分类的模型。评价是为了衡量模型的性能和准确率，以便进行模型的优化和改进。
推理是为了将新的数据输入到训练好的模型中，从而得到预测或分类的结果。虽然有些算法可以不需要显式的训练步骤，例如基于规则的专家系统，但是评价和推理步骤通常仍然需要。因此，训练、评价和推理三个步骤可以被认为是机器学习算法的核心过程。
从上面的简单描述中可以知道训练、评价和推理是机器学习中的三个重要概念，而机器学习是人工智能的一种实现方式或工具，是实现人工智能的重要手段之一。
实现人工智能的方式有很多：机器学习，深度学习，自然语言处理，计算机视觉，语音识别等等。由此可见，训练、评价和推理应该是上述人工智能实现方式核心的一些步骤。
上面概念的理解只是个人学习过程的归纳和总结，可能理解有误，希望自己由这些基本概念的学习和理解，慢慢深入学习人工智能。
