Инференс (от англ. inference — «вывод») — процесс применения обученной модели искусственного интеллекта для анализа новых данных и генерации предсказаний, решений и выводов в режиме реального времени.
В отличие от этапа обучения, когда модель изучает закономерности на больших объемах данных и настраивает свои параметры, инференс представляет собой практическое использование накопленных знаний. Модель остается статичной — ее архитектура и весовые коэффициенты не изменяются после завершения обучения.
Как работает инференс
Процесс включает подачу новых входных данных в обученную модель, которая обрабатывает их через слои нейронной сети и выдает результат. Например, когда вы загружаете фотографию в социальную сеть, ИИ распознает лица — это и есть инференс.
Основные характеристики
- Скорость выполнения — время обработки одного запроса
- Точность результата — соответствие вывода ожидаемому результату
- Энергопотребление — ресурсы, необходимые для обработки
- Пропускная способность — количество запросов в единицу времени
Виды инференса
Облачный инференс выполняется на серверах дата-центров с мощными GPU и специализированными чипами. Пограничный инференс (edge inference) происходит на локальных устройствах — смартфонах, автомобилях, IoT-устройствах.
Применение
Инференс используется в чат-ботах для генерации ответов, системах компьютерного зрения для распознавания объектов, рекомендательных алгоритмах, автопилотах, голосовых ассистентах и медицинской диагностике.
По прогнозам Deloitte, в 2026 году инференс будет составлять две трети всех вычислительных задач ИИ. Рынок специализированных чипов для инференса достигнет более $50 млрд.
В России развиваются облачные платформы Inference-as-a-Service от Cloud.ru, Яндекса и МТС, что делает технологии инференса доступными для бизнеса без значительных инвестиций в собственную инфраструктуру.
▼ Самые интересные и важные новости на нашем канале в Telegram
