Inference

Wprowadzenie

Inference (Inferencja) to proces, w którym wytrenowany model sztucznej inteligencji generuje predykcje, odpowiedzi lub treści na podstawie nowych danych wejściowych.

Główne rodzaje inferencji

• Batch Inference – przetwarzanie wielu próbek jednocześnie

• Real-time Inference – natychmiastowa odpowiedź (ChatGPT, Grok, Claude)

• Edge Inference – działanie modelu bezpośrednio na urządzeniu użytkownika

• Streaming Inference – generowanie token po tokenie

Inferencja w dużych modelach językowych (LLM)

W przypadku LLM inferencja obejmuje forward pass przez architekturę transformera, zarządzanie KV Cache, sampling oraz detokenizację.

Optymalizacja inferencji 2026

• Quantization (INT4, FP8, GPTQ, AWQ)

• vLLM, TensorRT-LLM, ONNX Runtime, Hugging Face TGI

• Speculative Decoding, Medusa, Lookahead

• Continuous Batching i PagedAttention

• Model distillation i pruning

Trening vs Inferencja

Trening to faza uczenia modelu (kosztowna obliczeniowo), natomiast inferencja to produkcyjne wykorzystanie modelu – stanowi obecnie większość kosztów działania aplikacji AI.

office@freenetmedia.pl