Was ist AI Inference?

Was bedeutet AI-Inferenz?

AI-Inferenzen basieren auf einem trainierten AI-Modell, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.  Zunächst wird einem KI-Modell ein großer Datensatz an Informationen zugeführt, die alles Mögliche umfassen können, von Bildern und Text bis hin zu Audio- und Sensorablesungen.

Das Modell analysiert diese Daten und lernt, ihre Muster und Beziehungen zu identifizieren. Diese Lernphase wird als Training bezeichnet. Nach dem Training kann das Modell mit neuen, unsichtbaren Daten präsentiert werden.

Basierend auf den Mustern, die es während des Trainings gelernt hat, kann das Modell Vorhersagen oder Entscheidungen zu diesen neuen Daten treffen. Beispielsweise kann ein Modell, das auf einem umfangreichen Datensatz von Text trainiert wurde, nach einer Eingabeaufforderung menschenähnlichen Text erzeugen.

Möglicherweise „sieht“ man AI-Inferenzen nicht immer direkt. Stattdessen werden sie häufig über Anwendungen wie Web-Apps, APIs oder Chatbots wahrgenommen. Diese Schnittstellen bieten eine benutzerfreundliche Möglichkeit, mit dem KI-Modell zu interagieren, während der eigentliche Inferenzprozess hinter den Kulissen stattfindet.

Der Inferenzprozess

Der KI-Inferenzprozess umfasst in der Regel einige wichtige Schritte:

• Eingabe: Neue Daten werden in das trainierte KI-Modell eingespeist. Bei diesen Daten kann es sich um ein Bild, einen Satz, einen Soundclip oder andere Informationen handeln, die das Modell verarbeiten soll.
   
• Verarbeitung: Das Modell analysiert die Eingabedaten anhand der Muster, die es während der Trainingsphase gelernt hat. Sie kann die Eingabe mit bekannten Beispielen vergleichen, relevante Funktionen extrahieren oder komplexe mathematische Berechnungen anwenden.
   
• Output: Basierend auf seiner Analyse generiert das Modell eine Vorhersage, Klassifizierung oder Entscheidung. Dabei kann es sich um alles Mögliche handeln, von der Identifizierung eines Objekts in einem Bild über die Übersetzung eines Satzes bis hin zur Vorhersage der Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses.

Ein KI-Modell, das zum Erkennen betrügerischer Kreditkartentransaktionen trainiert wurde, könnte beispielsweise Transaktionsdetails (Betrag, Ort, Zeit usw.) eingeben, diese Details auf verdächtige Muster analysieren und dann eine Vorhersage ausgeben - „betrügerisch“ oder „nicht betrügerisch“.

Im Wesentlichen bedeutet AI-Inferenz, das Wissen eines KI-Modells in die Tat umzusetzen, was es ihm ermöglicht, reale Probleme zu lösen und intelligente Entscheidungen zu treffen.

Modelle für Machine Learning

AI-Inferenzen basieren größtenteils auf Modellen des maschinellen Lernens. Dabei handelt es sich um Algorithmen, die es Computern ermöglichen, ohne explizite Programmierung aus Daten zu lernen. Diese Modelle sind die „Gehirne“ hinter KI-Systemen und ermöglichen es ihnen, Muster zu erkennen, Vorhersagen zu machen und komplexe Aufgaben auszuführen.

Schulungsmodelle

Bevor ein Modell der künstlichen Intelligenz auf etwas schließen kann, muss es trainiert werden. Dazu wird dem Modell eine enorme Menge an Daten zugeführt, damit es die zugrunde liegenden Muster und Beziehungen erlernen kann. Stellen Sie es sich wie bei einer Prüfung vor: Je mehr Sie studieren (oder je mehr Daten das Modell trainiert wird), desto besser sind Ihre Testergebnisse (bzw. desto genauer sind die Vorhersagen).

Während des Trainings passt das Modell seine internen Parameter an, um Fehler zu minimieren und die Genauigkeit zu verbessern. Dieser Prozess beinhaltet oft komplexe mathematische Optimierungstechniken und kann viel Zeit und Rechenressourcen in Anspruch nehmen, insbesondere für große und komplexe Modelle.

Man muss nicht immer bei Null anfangen. Viele leistungsstarke, bereits trainierte Modelle sind leicht erhältlich, oft über Open-Source-Plattformen. Diese Modelle wurden bereits mit umfangreichen Datensätzen trainiert und lassen sich für spezifische Aufgaben feinjustieren oder direkt für Inferenzen einsetzen - zum Beispiel mit OVHcloud AI Deploy .

Arten des Lernens

Machine-Learning-Modelle können mit verschiedenen Ansätzen trainiert werden, die jeweils für unterschiedliche Aufgaben und Daten geeignet sind:

• Beim überwachten Lernen wird ein Modell mit gekennzeichneten Daten trainiert, wobei jeder Datenpunkt mit einer bekannten Ausgabe oder Bezeichnung verknüpft ist. Beispielsweise würde ein Modell, das darin trainiert wurde Katzen auf Bildern zu erkennen, mit Bildern gefüttert, die mit „Katze“ oder „Nicht Katze“ beschriftet sind. Das Modell lernt, die Eingaben den Ausgaben zuzuordnen, die auf diesen gekennzeichneten Daten basieren.
   
• Unüberwachtes Lernen Hierbei wird ein Modell mit ungekennzeichneten Daten trainiert, um versteckte Muster oder Strukturen zu erkennen. Ein Modell kann Kunden beispielsweise basierend auf ihrem Kaufverhalten in verschiedene Segmente einteilen.
   
• Lernen zur Verstärkung: Hierzu wird ein Modell durch Probieren trainiert, wobei es lernt, in einer Umgebung Maßnahmen zu ergreifen, um die Belohnung zu maximieren. Ein Modell, das einen Roboter steuert, lernt zum Beispiel, sich in einem Labyrinth zu bewegen, indem er Belohnungen für das Erreichen des Ziels und Strafen für das Auftreffen auf Hindernisse erhält.

Die Wahl des Lernansatzes hängt von der jeweiligen Anwendung und den verfügbaren Daten Eurer KI-Lösungen ab. Jede Art des Lernens hat ihre Stärken und Schwächen, und Forscher entwickeln ständig neue und verbesserte Techniken.

Beachten Sie, dass AI-Inferenzen wie das Training Rechenleistung erfordern. Die Komplexität des Modells, die Größe der Eingabedaten und die gewünschte Inferenzgeschwindigkeit beeinflussen alle die benötigten Rechenressourcen. GPUs werden wegen ihrer Parallelverarbeitung häufig bevorzugt, CPUs können jedoch auch verwendet werden, insbesondere für weniger anspruchsvolle Aufgaben.

Traditionelle Modelle für Machine Learning gibt es zwar schon seit Jahrzehnten, doch die jüngsten Fortschritte im Bereich Deep Learning haben die Fähigkeiten von KI deutlich erweitert. Deep-Learning-Modelle sind von der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns inspiriert, da sie ein künstliches neuronales Netzwerk mit mehreren Schichten nutzen, um Informationen hierarchisch zu verarbeiten.

So lernen sie komplexe Muster und Darstellungen aus großen Datenmengen, was zu Durchbrüchen in verschiedenen KI-Anwendungen führt.

Die Auswirkungen von KI, insbesondere Deep Learning , sind in zahlreichen Branchen und Anwendungen spürbar. Im Gesundheitswesen wird KI eingesetzt, um Krankheiten genauer zu diagnostizieren, neue Medikamente und Behandlungen zu entwickeln, Behandlungspläne für einzelne Patienten zu personalisieren und die allgemeine Patientenversorgung zu verbessern.

Datenverarbeitung für Inferenzen

Das Training eines KI-Modells ist essenziell. Für eine erfolgreiche KI-Inferenz ist jedoch eine effiziente Datenverarbeitung unerlässlich.  Dabei werden die Eingabedaten vorbereitet und in ein Format umgewandelt, das das Modell verstehen und verwenden kann, um genaue und zeitnahe Prognosen zu erstellen.

Echtzeit-Inferenz

Viele KI-Anwendungen erfordern Echtzeit-Inferenzen, bei denen das Modell Daten verarbeiten und sofort Prognosen erstellen muss. Dies ist besonders wichtig bei Anwendungen wie:

• Autonome Fahrzeuge : Selbstfahrende Autos nutzen Echtzeit-Inferenzen, um Sensordaten (Kameras, Lidar, Radar) zu verarbeiten und Entscheidungen in Sekundenbruchteilen zu treffen, um sicher zu navigieren. Verzögerungen bei der Rückschlüsse könnten zu Unfällen führen.
   
• Betrugserkennung  Echtzeit-Inferenzen sind von entscheidender Bedeutung, um betrügerische Transaktionen sofort zu erkennen, finanzielle Verluste zu vermeiden und die Benutzer zu schützen.
   
• Hochfrequenzhandel: Auf den Finanzmärkten spielen Millisekunden eine große Rolle. AI-Modelle müssen Marktdaten analysieren und Trades in Echtzeit ausführen, um Chancen zu nutzen.

Um eine Inferenz in Echtzeit zu erzielen, sind effiziente Datenpipelines erforderlich, um den kontinuierlichen Datenfluss zu bewältigen, notwendige Vorverarbeitungsschritte (Bereinigung, Formatierung, Featureextraktion) durchzuführen und die verarbeiteten Daten mit minimaler Latenz an das Modell zu liefern.

Cloud-basierte Inferenzmodelle

Cloud-Computing ist für AI-Inferenzen immer wichtiger geworden, insbesondere für Anwendungen, die Skalierbarkeit und Hochverfügbarkeit erfordern. Cloud-Plattformen bieten mehrere Vorteile:

• Skalierbarkeit: Cloud-Ressourcen lassen sich je nach Bedarf problemlos hoch- oder herunterskalieren, sodass KI-Systeme schwankende Workloads bewältigen und wachsende Datenmengen bewältigen können.
   
• Zugänglichkeit Auf Cloud-basierte Inferenzmodelle kann von jedem beliebigen Standort aus über eine Internetverbindung zugegriffen werden, was die Bereitstellung über verschiedene Geräte und Standorte ermöglicht.
   
• Kosteneffizienz Cloud-Plattformen bieten Pay-as-you-go-Preismodelle, dank derer Nutzer nur für die Ressourcen bezahlen, die sie auch verbrauchen. Das kann kosteneffizienter sein als eine On-Premise-Infrastruktur.
   
• Spezielle Hardware: Cloud-Anbieter bieten Zugang zu spezialisierter Hardware wie GPUs und TPUs, die für KI-Workloads optimiert sind und Inferenzen deutlich beschleunigen können.

Durch den Einsatz cloud-basierter Inferenzmodelle können Unternehmen und Entwickler KI-Anwendungen effizienter deployen und skalieren, Infrastrukturkosten senken und sich auf die Entwicklung innovativer Lösungen konzentrieren.