Что такое AI inference?
Статья также доступна на украинском (перейти к просмотру).
AI inference – это процесс использования натренированной модели ИИ для получения результатов новых данных. Inference-модель применяет изученные закономерности, чтобы классифицировать, прогнозировать или генерировать нужный пользователю ответ. Она полностью имитирует человеческие интеллектуальные способности, в частности мышление и речь.
Если объяснить простыми словами, что такое AI inference, то это – применение моделью полученных знаний на практике. А чтобы вывод был эффективным и прикладным, модель перед использованием активно тренируют.
Чем inference отличается от обучения модели
Обучение модели (training) – это трудный и ресурсоемкий процесс в контексте развития нейронной сети. Модель обрабатывает миллиарды примеров и учится распознавать закономерности, используя кластеры мощных GPU в течение недель. Именно с помощью машинного обучения (ML) настраиваются параметры модели, по которым она будет работать дальше.
А во
т Inference в AI – гораздо более легкий процесс, когда большая языковая модель (LLM) применяет к новому запросу то, чему научилась. Обработка запросов к ИИ и генерация результата происходит довольно быстро.
| Различия | Обучение модели (training) | AI inference |
|---|---|---|
| Концепция | Обретение навыка | Применение навыка |
| Принцип работы | Анализ миллионов примеров, корректировка внутренних параметров, чтобы минимизировать погрешности | Для обработки входного сигнала и вывода результата используются фиксированные параметры, выверенные на предыдущем этапе для inference |
| Частота использования | Один раз в версию | Работает непрерывно, обрабатывая ежедневно миллиарды запросов |
Если сравнивать с человеком, то обучение – это годы в школе и университете, а inference – это момент, когда происходит действие на основе них. Например, когда врач ставит диагноз и назначает лечение или программист пишет и тестирует код.
Как работает inference в LLM
Большая языковая модель (LLM) генерирует результат, используя Токены ИИ – небольшие фрагменты слов, символов, пикселей. Модель анализирует последовательность токенов и поочередно прогнозирует следующий токен, пока не сформируется полный ответ.
Скорость работы inference LLM зависит от нескольких факторов:
-
размера модели;
-
мощности GPU/TPU;
-
длины контекста;
-
количества токенов в ответе;
-
наличии оптимизации модели.
Больше всего скорость ответа модели замедляется при генерации новых токенов, поскольку это привлекает больше вычислительных ресурсов AI.
Где используется AI inference
Поскольку AI inference – это практическое применение возможностей нейросети, то основные сферы его использования почти не ограничены. В первую очередь это:
-
чат-боты и ассистенты, отвечающие на вопросы в реальном времени;
-
поиск – алгоритмы используют модели для понимания запросов;
-
создание контента – AI-генерация текстов, изображений, видео, аудио;
-
распознавание лиц – анализ новых фото и сравнение с базой;
-
управление беспилотными системами – обработка информации с камер в потоке движения и принятие решения о действии.
Существует несколько типов того, как вывод может смотреться на практике.
| Параметры сравнения | Тип инференса | |
|---|---|---|
| Вид обработки | Batch inference – пакетная обработка, где большое количество запросов обрабатывается в фоновом режиме | Online inference – ответ генерируется сразу после запроса, в реальном времени |
| Как передается результат | Streaming inference – генерация происходит токен за токеном | One-shot inference – результат выдается целиком |
| Место развертывания | Edge AI inference – запускается непосредственно на устройстве (смартфон, камера, IoT-сенсор), данные никуда не передаются | Cloud inference – взаимодействие происходит с помощью протоколов Интернета |
Эти параметры несовместимы, например, Claude является примером online-, streaming- и cloud-inference.
Можно ли запускать inference на VPS или выделенном сервере
Запуск inference на сервере или VPS – распространенное решение. Его можно реализовать:
-
в облачном сервисе удобно и масштабируемо, но стоимость растет вместе с нагрузкой;
-
self-hosted на выделенном сервере с GPU – это дает полный контроль над данными и более низкую стоимость в долгосрочной перспективе;
-
на VPS без GPU – подходит только для небольших или квантизированных моделей.
Конкретное решение для каждого случая зависит от требуемой производительности и бюджета.
Заключение
Что такое AI inference? Это этап после машинного обучения (ML), где нейросеть применяет приобретенные знания для обработки новых запросов и генерации результата. AI inference является основой всех ИИ-возможностей (чат-ботов, генерации контента, поиска, распознавания лиц). Его можно запускать как в облаке, так и на VPS или выделенных GPU серверах в зависимости от нагрузки и бюджета.