Короткий ответ
Инференс ИИ — это момент, когда используется уже обученная модель. Она обрабатывает запрос, изображение, аудиофайл или другой входной сигнал и возвращает результат. Каждый ответ ChatGPT, генерация изображения с помощью ИИ или запрос на рекомендацию требуют вычислительных ресурсов для инференса.
Вывод - это выполнение модели искусственного интеллекта
В области искусственного интеллекта под «инференцией» понимается применение обученной модели к новым данным. Модель анализирует входные данные и выдает прогнозы, ответы или сгенерированный контент. В отличие от обучения, инференция не привносит в модель новых знаний. Вместо этого она использует ранее выученные параметры для реагирования на запросы пользователей в режиме реального времени.
Обучение и вывод отличаются друг от друга
Обучение позволяет создать модель путем обработки огромных массивов данных в течение длительного времени с использованием огромного количества вычислений. Выводы - это оперативная фаза, на которой пользователи взаимодействуют с обученной моделью. Обучение обычно требует больших вычислительных затрат на каждое событие, но выводы происходят непрерывно в глобальном масштабе.
Для выводов требуются графические процессоры и специализированное оборудование
Современные ИИ-выводы часто выполняются на графических процессорах или ИИ-ускорителях, оптимизированных для параллельной обработки. Большие языковые модели могут требовать значительной пропускной способности памяти и вычислительной мощности, особенно при одновременном обслуживании миллионов пользователей.
Выводы потребляют электроэнергию
Каждый запрос на вывод данных потребляет электроэнергию через вычислительное оборудование, сеть, систему хранения данных и инфраструктуру охлаждения. С ростом внедрения ИИ во всем мире рабочие нагрузки, связанные с выводами, становятся все более важной частью глобального спроса на электроэнергию в центрах обработки данных.
Выводы могут быть оптимизированы
Поставщики услуг искусственного интеллекта постоянно оптимизируют вычисления с помощью пакетной обработки, квантования, дистилляции моделей, кэширования и более эффективного оборудования. Эти методы направлены на снижение задержек, потребления электроэнергии и эксплуатационных расходов при сохранении качества модели.