Коротка відповідь
Інференція ШІ — це момент, коли використовується вже навчена модель. Вона обробляє запит, зображення, аудіофайл або інший вхідний сигнал і повертає результат. Кожна відповідь ChatGPT, генерація зображення за допомогою ШІ або запит на рекомендацію вимагає обчислювальних ресурсів для інференції.
Висновок - це виконання моделі ШІ
У галузі штучного інтелекту під «інференцією» розуміється застосування навченої моделі до нових даних. Модель аналізує вхідні дані та формує прогнози, відповіді або генерує контент. На відміну від навчання, інференція не надає моделі нових знань. Натомість вона використовує раніше засвоєні параметри для надання відповідей користувачам у режимі реального часу.
Навчання та висновки - це різні речі
Навчання будує модель, обробляючи величезні масиви даних протягом тривалого часу з використанням величезних обсягів обчислень. Висновки - це операційна фаза, на якій користувачі взаємодіють з навченою моделлю. Навчання, як правило, є більш трудомістким для кожної окремої події, але виведення відбувається безперервно в глобальному масштабі.
Для виведення потрібні графічні процесори та спеціалізоване обладнання
Сучасний штучний інтелект часто працює на графічних процесорах або прискорювачах штучного інтелекту, оптимізованих для паралельної обробки. Великі мовні моделі можуть вимагати значної пропускної здатності пам'яті та обчислювальної потужності, особливо при одночасному обслуговуванні мільйонів користувачів.
Висновок споживає електроенергію
Кожен запит на висновок споживає електроенергію через обчислювальне обладнання, мережеву інфраструктуру, системи зберігання та охолодження. Зі зростанням впровадження штучного інтелекту в усьому світі робочі навантаження на висновок стають дедалі важливішою частиною світового попиту на електроенергію для центрів обробки даних.
Висновок можна оптимізувати
Провайдери ШІ постійно оптимізують висновок за допомогою пакетування, квантування, дистиляції моделей, кешування та більш ефективного апаратного забезпечення. Ці методи спрямовані на зменшення затримок, споживання електроенергії та операційних витрат, зберігаючи при цьому якість моделі.