Kort svar
AI-inferens er det øjeblik, hvor en allerede trænet model tages i brug. Den behandler en indtastning, et billede, en lydfil eller anden inddata og returnerer et resultat. Hvert eneste svar fra ChatGPT, hver generering af et AI-billede og hver anmodning om en anbefaling kræver inferensberegning.
Inferens er udførelse af AI-model
Inden for kunstig intelligens betyder inferens, at man anvender en trænet model på nye data. Modellen analyserer inputdataene og genererer forudsigelser, svar eller indhold. I modsætning til træning tilfører inferens ikke modellen ny viden. I stedet bruger den de tidligere indlærte parametre til at reagere på brugerne i realtid.
Træning og udledning er forskellige
Træning opbygger modellen ved at behandle massive datasæt over lange perioder og bruge enorme mængder computere. Inferens er den operationelle fase, hvor brugerne interagerer med den trænede model. Træning er normalt mere beregningsintensiv pr. begivenhed, men inferens sker kontinuerligt på global skala.
Inferens kræver GPU'er og specialiseret hardware
Moderne AI-inferens kører ofte på GPU'er eller AI-acceleratorer, der er optimeret til parallel behandling. Store sprogmodeller kan kræve betydelig hukommelsesbåndbredde og regnekraft, især når de betjener millioner af brugere på samme tid.
Inferens bruger elektricitet
Hver inferensanmodning bruger elektricitet gennem computerhardware, netværk, lagerplads og køleinfrastruktur. I takt med at AI vinder indpas over hele verden, bliver inferens-arbejdsbelastninger en stadig vigtigere del af den globale efterspørgsel efter elektricitet i datacentre.
Inferens kan optimeres
AI-udbydere optimerer løbende inferens gennem batching, kvantisering, modeldestillation, caching og mere effektiv hardware. Disse teknikker har til formål at reducere ventetid, elforbrug og driftsomkostninger, samtidig med at modelkvaliteten opretholdes.