解释一段python代码 def async_inference(self, input_list): """Asynchronous inference""" num_inputs = len(input_list) meta_list = [] for i in range(num_inputs): meta = self._preprocess(input_list[i]) met

这是一个 Python 类的方法，其名称为 `async_inference`，接受一个参数 `input_list`，应该是一个输入数据列表。该方法的主要目的是进行异步推理（即非阻塞式推理）。

在方法中，首先获取输入数据列表的长度 `num_inputs`。然后，创建一个空列表 `meta_list`，该列表将用于存储输入数据的元信息。

接下来，使用 `for` 循环遍历输入数据列表。对于每个输入数据，调用类中的 `_preprocess` 方法进行预处理，并将预处理得到的元信息存储在 `meta` 变量中。最后，将 `meta` 添加到 `meta_list` 中。

需要注意的是，代码中 `met` 一词并没有定义，可能是笔误或者代码缺失了部分内容。