Respuesta corta
La inferencia de IA es el momento en el que se utiliza un modelo ya entrenado. Este procesa una consulta, una imagen, un archivo de audio u otra entrada y devuelve un resultado. Cada respuesta de ChatGPT, cada generación de imágenes mediante IA o cada solicitud de recomendación requiere recursos computacionales de inferencia.
La inferencia es la ejecución del modelo de IA
En inteligencia artificial, la inferencia consiste en aplicar un modelo entrenado a nuevos datos. El modelo analiza la información de entrada y genera predicciones, respuestas o contenido. A diferencia del entrenamiento, la inferencia no aporta nuevos conocimientos al modelo. En su lugar, utiliza los 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.