Wat is een inference inferentie fase?
Van training naar gebruik
Na training wordt een model ingezet voor inferentie: het verwerken van nieuwe inputs en het produceren van outputs. Tijdens inferentie worden de gewichten niet meer aangepast; het model past alleen de geleerde functie toe. Inferentie kan online (real-time) of offline (batch) plaatsvinden. Online inferentie vereist lage latency en wordt gebruikt in toepassingen zoals spraakassistenten en fraudedetectie. Offline inferentie verwerkt grote hoeveelheden data en is minder tijdsgevoelig, bijvoorbeeld bij het analyseren van historische gegevens. De prestaties tijdens inferentie worden gemeten met metrieken zoals latency, doorvoer en nauwkeurigheid. Optimalisatie van inferentie is essentieel voor productieomgevingen.
Optimalisatie van inferentie
Inferentie kan worden versneld met technieken zoals kwantisatie, pruning en knowledge distillation. Kwantisatie verlaagt de precisie van getallen, bijvoorbeeld van 32-bit naar 8-bit, wat geheugen en rekenkracht bespaart. Pruning verwijdert onbelangrijke verbindingen. Knowledge distillation traint een klein model om een groot model na te bootsen. Hardware zoals GPU's, TPU's en NPU's versnelt inferentie aanzienlijk. Frameworks zoals ONNX en TensorRT optimaliseren modellen voor specifieke hardware. Edge-inferentie brengt berekeningen naar het apparaat zelf, wat privacy en latency ten goede komt. Het balanceren van nauwkeurigheid, snelheid en kosten is een centrale uitdaging in de inference-fase.