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Offline Eval 是指在模型部署到生产环境之前，利用已有的标注数据或日志数据对模型性能进行量化评估的过程。它通过精确的指标（如准确率、召回率、AUC 等）判断模型是否达到预期标准，是 AI 产品开发中降低试错成本的关键步骤。
近期常被查询的 AI 概念。
