Respuesta corta
La inferencia se produce cuando un modelo de IA ya entrenado procesa una solicitud, imagen, archivo de audio u otra entrada para generar un resultado. Cada respuesta ChatGPT, generación de imagen de IA o solicitud de recomendación requiere un cálculo de inferencia.
La inferencia es la ejecución del modelo de IA
Durante la inferencia, un modelo entrenado analiza los datos entrantes y produce predicciones o contenidos generados. A diferencia del entrenamiento, la inferencia no enseña nuevos conocimientos al modelo. En su lugar, utiliza parámetros aprendidos previamente para responder a los usuarios en tiempo real.
La formación y la inferencia son diferentes
El entrenamiento construye el modelo procesando conjuntos de datos masivos durante largos periodos utilizando enormes cantidades de computación. La inferencia es la fase operativa en la que los usuarios interactúan con el modelo entrenado. La formación suele requerir más computación por evento, pero la inferencia se produce continuamente a escala global.
La inferencia requiere GPU y hardware especializado
La inferencia moderna de IA suele ejecutarse en GPU o aceleradores de IA optimizados para el procesamiento paralelo. Los modelos lingüísticos de gran tamaño pueden requerir un ancho de banda de memoria y una potencia de cálculo considerables, sobre todo cuando atienden a millones de usuarios simultáneamente.
La inferencia consume electricidad
Cada solicitud de inferencia consume electricidad a través de hardware informático, redes, almacenamiento e infraestructura de refrigeración. A medida que crece la adopción de la IA en todo el mundo, las cargas de trabajo de inferencia se están convirtiendo en una parte cada vez más importante de la demanda mundial de electricidad de los centros de datos.
La inferencia puede optimizarse
Los proveedores de IA optimizan continuamente la inferencia mediante la dosificación, la cuantificación, la destilación de modelos, el almacenamiento en caché y un hardware más eficiente. El objetivo de estas técnicas es reducir la latencia, el consumo eléctrico y los costes operativos, manteniendo al mismo tiempo la calidad de los modelos.