Co to jest AI Inference?

Co oznacza wnioskowanie dotyczące sztucznej inteligencji?

Inferencja AI to wykorzystanie wytrenowanego modelu AI do prognozowania lub podejmowania decyzji.  Po pierwsze, model AI jest zasilany dużym zestawem danych, które mogą obejmować wszystko, od obrazów i tekstu po odczyt dźwięku i czujników.

Model analizuje te dane, ucząc się identyfikowania ich wzorców i relacji. Etap ten nazywany jest treningiem. Po wytrenowaniu model może być prezentowany z nowymi, niewidocznymi danymi.

W oparciu o wzorce poznane podczas treningu, model może następnie podejmować prognozy lub decyzje dotyczące tych nowych danych. Na przykład model wytrenowany na ogromnym zestawie danych może wygenerować tekst podobny do tekstu człowieka, gdy zostanie wyświetlony monit.

Możliwe, że nie zawsze "widzisz" inferencję AI bezpośrednio. Jest on często używany przez aplikacje, takie jak aplikacje internetowe, interfejsy API lub chatboty. Interfejsy te zapewniają przyjazny dla użytkownika sposób interakcji z modelem AI, podczas gdy rzeczywisty proces inferencji odbywa się za kulisami.

Proces wnioskowania

Proces inferencji AI zazwyczaj składa się z kilku kluczowych etapów:

• Wejście: Nowe dane są wprowadzane do trenowanego modelu AI. Mogą to być obrazy, zdania, klipy dźwiękowe lub wszelkie inne informacje, które model jest w stanie obsłużyć.
   
• Przetwarzanie: Model analizuje dane wejściowe w oparciu o wzorce, których nauczył się podczas fazy treningowej. Możesz porównać dane wejściowe ze znanymi przykładami, wyodrębnić istotne cechy lub zastosować złożone obliczenia matematyczne.
   
• Wynik wyświetli się w następujący sposób: Na podstawie swojej analizy model generuje prognozę, klasyfikację lub decyzję. Może to być wszystko, od zidentyfikowania obiektu na obrazie po tłumaczenie zdania i przewidywanie prawdopodobieństwa zdarzenia.

Na przykład model sztucznej inteligencji wytrenowany w celu wykrywania oszukańczych transakcji kartą kredytową może na przykład przyjąć szczegóły transakcji (kwotę, lokalizację, czas, etc.) jako dane wejściowe, przeanalizować te szczegóły pod kątem podejrzanych wzorców, a następnie przedstawić prognozę — "oszukańczą" lub "nieoszukańczą".

Inferencja sztucznej inteligencji polega na wykorzystaniu wiedzy modelu AI do rozwiązywania rzeczywistych problemów i podejmowania inteligentnych decyzji.

Modele Machine Learning

Inferencja sztucznej inteligencji opiera się w dużej mierze na modelach uczenia maszynowego, które umożliwiają komputerom uczenie się na podstawie danych bez konieczności wyraźnego programowania. Modele te to "mózgi" kryjące się za systemami AI, umożliwiające im rozpoznawanie wzorców, tworzenie prognoz i wykonywanie złożonych zadań.

Modele szkoleniowe

Zanim model sztucznej inteligencji będzie w stanie wywnioskować, musi zostać przeszkolony. Wiąże się to z przetwarzaniem ogromnych ilości danych i umożliwieniem uczenia się prawidłowości i relacji leżących u podstaw modelu. Pomyśl o tym jak o uczeniu się na egzaminie — im więcej studiujesz (lub im więcej danych trenujesz model), tym lepiej wykonujesz na teście (lub im dokładniej prognozujesz model).

Podczas treningu model dostosowuje swoje parametry wewnętrzne, aby zminimalizować błędy i zwiększyć dokładność. Proces ten często wymaga zastosowania złożonych technik optymalizacji matematycznej i może potrwać dużo czasu oraz zasobów obliczeniowych, zwłaszcza w przypadku dużych i złożonych modeli.

Nie zawsze trzeba zaczynać od zera. Wiele zaawansowanych, wstępnie wytrenowanych modeli jest łatwo dostępnych, często za pośrednictwem platform open source. Modele te zostały już wytrenowane w oparciu o ogromne zbiory danych i mogą być precyzyjnie dostrojone do konkretnych zadań lub wdrożone bezpośrednio na potrzeby inferencji - na przykład w ramach OVHcloud AI Deploy.

Rodzaje uczenia się

Modele Machine Learning mogą być trenowane z wykorzystaniem różnych metod, z których każdy jest dostosowany do różnych typów zadań i danych:

• Uczenie nadzorowane polega na trenowaniu modelu na etykietowanych danych, gdzie każdy punkt danych jest powiązany ze znanym produktem lub etykietą. Na przykład model przeszkolony w rozpoznawaniu kotów na obrazach będzie otrzymywał obrazy oznaczone jako "kot" lub "nie kot". Model uczy się mapować wejścia na wyjścia na podstawie tych etykietowanych danych.
   
• Uczenie nienadzorowane Wymaga to trenowania modelu na nieetykietowanych danych, aby odkryć ukryte wzorce lub struktury. Na przykład model może grupować klientów w różne segmenty w zależności od ich zachowań zakupowych.
   
• Uczenie się poprzez wzmacnianie: Wymaga to trenowania modelu za pomocą prób i błędów, gdzie uczy się podejmować działania w środowisku, aby zmaksymalizować nagrodę. Na przykład model kontrolujący robota może nauczyć się nawigować w labiryncie, otrzymując nagrody za osiągnięcie celu i kary za uderzenie w przeszkody.

Wybór podejścia learning zależy od konkretnej aplikacji i dostępnych danych dla Twoich rozwiązań AI. Każdy rodzaj uczenia się ma swoje mocne i słabe strony, a naukowcy stale rozwijają nowe i ulepszane techniki.

Należy pamiętać, że podobnie jak trenowanie, inferencja AI wymaga mocy obliczeniowej. Złożoność modelu, rozmiar danych wejściowych oraz pożądana szybkość inferencji mają wpływ na potrzebne zasoby obliczeniowe. Procesory GPU są często preferowane ze względu na możliwości przetwarzania równoległego, ale mogą być również wykorzystywane, zwłaszcza w przypadku mniej wymagających zadań.

O ile tradycyjne modele machine learning istnieją już od dziesięcioleci, o tyle ostatnie postępy w Deep Learning znacznie poszerzyły możliwości sztucznej inteligencji. Modele Deep Learning opierają się na strukturze i funkcji ludzkiego mózgu i wykorzystują sztuczną sieć neuronową z wieloma warstwami do hierarchicznego przetwarzania informacji.

Dzięki temu mogą uczyć się złożonych wzorców i reprezentacji na podstawie ogromnych ilości danych, co prowadzi do przełomowych odkryć w różnych aplikacjach AI.

Wpływ sztucznej inteligencji, a w szczególności Deep Learning, widoczny jest w wielu branżach i aplikacjach. W sektorze opieki zdrowotnej sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do dokładniejszego diagnozowania chorób, opracowywania nowych leków i metod leczenia, personalizacji planów leczenia poszczególnych pacjentów i poprawy opieki nad pacjentami.

Data Processing na potrzeby inferencji

Uczenie modelu AI jest kluczowe, jednak skuteczne przetwarzanie danych jest niezbędne do skutecznego wnioskowania AI.  Wiąże się to z przygotowaniem i przekształceniem danych wejściowych w format, który model może zrozumieć i wykorzystać do generowania dokładnych i aktualnych prognoz.

Inferencja w czasie rzeczywistym

Wiele aplikacji AI wymaga inferencji w czasie rzeczywistym, gdzie model musi przetwarzać dane i generować prognozy natychmiast. Jest to szczególnie ważne w przypadku aplikacji takich jak:

• Pojazdy autonomiczne: Samochody korzystają z inferencji w czasie rzeczywistym, aby przetwarzać dane z czujników (kamery, lidary, radary) i podejmować decyzje w ciągu ułamków sekund, aby bezpiecznie się poruszać. Opóźnienia w inferencji mogą prowadzić do wypadków.
   
• Wykrywanie oszustw  Inferencja w czasie rzeczywistym jest kluczowa dla identyfikacji oszukańczych transakcji w momencie ich wystąpienia, zapobiegania stratom finansowym i ochrony użytkowników.
   
• Transakcje o wysokiej częstotliwości: Na rynkach finansowych liczą się milisekundy. Modele AI muszą analizować dane rynkowe i realizować transakcje w czasie rzeczywistym, aby wykorzystać pojawiające się możliwości.

Aby uzyskać inferencję w czasie rzeczywistym, potrzebne są wydajne strumienie danych, które obsłużą ciągły napływ danych, przeprowadzą niezbędne etapy wstępnego przetwarzania (czyszczenie, formatowanie, ekstrakcja cech) i zasilą przetwarzane dane modelem przy minimalnym opóźnieniu.

Modele Inferencji W Chmurze

Cloud computing staje się coraz bardziej istotny dla inferencji AI, zwłaszcza w przypadku aplikacji wymagających skalowalności i wysokiej dostępności. Platformy chmurowe mają kilka zalet:

• Skalowalność: Zasoby chmurowe można łatwo skalować w zależności od zapotrzebowania, dzięki czemu systemy AI są w stanie obsłużyć zmienne obciążenia i dostosować się do rosnącej ilości danych.
   
• Dostępność Oparte na chmurze modele inferencji są dostępne z dowolnego miejsca przy użyciu łącza internetowego, co umożliwia wdrażanie w różnych urządzeniach i lokalizacjach.
   
• Opłacalność Platformy chmurowe oferują modele rozliczeń pay as you go, co pozwala użytkownikom płacić tylko za wykorzystane zasoby, a to może być bardziej opłacalne niż utrzymanie infrastruktury lokalnej.
   
• Sprzęt Specjalistyczny: Dostawcy usług chmurowych oferują dostęp do specjalistycznego sprzętu, takiego jak GPU i TPU, który jest zoptymalizowany pod kątem obciążeń generowanych przez sztuczną inteligencję i może znacznie przyspieszyć inferencję.

Wykorzystując modele inferencji oparte na chmurze, firmy i deweloperzy mogą wdrażać i skalować aplikacje AI w sposób bardziej efektywny, obniżać koszty infrastruktury i koncentrować się na opracowywaniu innowacyjnych rozwiązań.