KIInferenz

KIInferenz bezeichnet den Prozess des Ausführens eines zuvor trainierten KI-Modells auf neuen, unbekannten Eingaben, um Vorhersagen, Klassifikationen oder Entscheidungen zu generieren. Im Gegensatz zum Training, bei dem Modelle an Daten angepasst werden, dient die Inferenz der praktischen Anwendung der gelernten Muster.

Der typischer Ablauf umfasst Eingabevorverarbeitung, die Berechnung des Modells (Forward Pass) und eine Nachbearbeitung oder Interpretation der Ergebnisse. Inferenz kann in Echtzeit erfolgen oder im Batch, und sie wird meist auf spezialisierter Hardware wie CPUs, GPUs, TPUs oder Edge-Geräten durchgeführt. Die Ausgabe kann Wahrscheinlichkeiten, Klassenetiketten oder Entscheidungswerte umfassen.

Aus Performance-Gründen werden Modelle oft optimiert: Quantisierung, Pruning, Distillation sowie Compiler- und Laufzeit-Optimierungen zur Reduzierung von Latenz, Speichernutzung und Energieverbrauch. Für die Bereitstellung werden Inferenz-Engines oder Plattformen genutzt, die das Modellformat effizient ausführen, unabhängig davon, ob die Inferenz lokal, in der Cloud oder am Rand erfolgt.

Zu den zentralen Herausforderungen gehören Genauigkeit unter Ressourcenbeschränkungen, Robustheit gegenüber Verschiebungen der Eingabedaten, Kalibrierung von Ausgabenunsicherheit, Datenschutz und Sicherheit gegen Angriffe. Die Überwachung der Modellleistung und Aktualisierung bei Drift sind wichtige Betriebsaufgaben.

Mithilfe der Inferenz finden KI-Anwendungen wie Bild- und Spracherkennung, Textverarbeitung, Empfehlungssysteme und automatisierte Entscheidungen statt. Die Qualität der Inferenz hängt von Modellarchitektur, Datenqualität, Hardware und Implementierung ab.