Inférence est le moment de vérité d'un modèle d'IA ; il s'agit de tester dans quelle mesure il peut appliquer les informations apprises pendant l'entraînement pour faire des prédictions ou résoudre une tâche. C'est à cette étape que la théorie rencontre la pratique, où les modèles d'IA démontrent leurs prouesses dans des applications du monde réel. Qu'il s'agisse de distinguer le spam des e-mails cruciaux, de transcrire des mots prononcés en texte écrit ou de synthétiser de longs documents en résumés concis, l'inférence est le creuset dans lequel les modèles d'IA font leurs preuves.

L'inférence implique un modèle d'IA qui passe au crible les données en temps réel, en tirant parti des connaissances intégrées dans ses paramètres lors de la formation précédente. La tâche du modèle peut aller de la détection du spam à la reconnaissance vocale, chacune nécessitant une réponse personnalisée. L'objectif ultime de l'inférence basée sur l'IA n'est pas seulement de traiter les données, mais de produire un résultat exploitable et pertinent.

Le passage de la formation à l'inférence reflète la transition de l'apprentissage à l'application. Au cours de la phase d'entraînement, un modèle d'IA discerne des modèles et des relations au sein de son ensemble de données, encodant cette intelligence dans son cadre neuronal. L'inférence est donc l'application de ces connaissances acquises à de nouvelles données, de la même manière que les humains utilisent leurs expériences passées pour comprendre de nouvelles situations.

L'intensité des ressources de l'inférence

Malgré leur conception inspirée du cerveau, les neurones artificiels utilisés dans les modèles d'apprentissage profond sont loin d'égaler l'efficacité de leurs homologues biologiques. Les coûts financiers et environnementaux de la formation sont importants, mais ils sont minimes par rapport à ceux encourus lors de l'inférence. Chaque exécution d'un modèle d'IA, que ce soit sur des appareils personnels ou des serveurs cloud, entraîne des coûts mesurés en termes de consommation d'énergie, de dépenses financières et d'émissions de carbone.

Étant donné qu'une partie importante du cycle de vie d'un modèle d'IA est consacrée à l'inférence, c'est également dans cette phase que réside l'essentiel de l'impact environnemental de l'IA. Les estimations suggèrent que l'exploitation d'un modèle d'IA à grande échelle peut avoir une empreinte carbone supérieure à celle d'une voiture américaine moyenne au cours de sa durée de vie.

Chez Farpoint, nous comprenons que « si la formation est un investissement informatique ponctuel, l'inférence est un processus continu », comme l'a noté notre expert interne en réseaux de neurones. L'engagement quotidien de millions de personnes avec des interfaces pilotées par l'IA, telles que les chatbots du service client, se traduit par un volume élevé de demandes d'inférence, nécessitant des ressources informatiques importantes.

Améliorer l'efficacité de l'inférence

Pour atténuer ces défis et améliorer l'expérience utilisateur, Farpoint est à l'avant-garde du développement de technologies visant à accélérer le processus d'inférence. La vitesse à laquelle un modèle d'IA fonctionne dépend d'un stack multicouche, comprenant du matériel, des logiciels et des intergiciels. Les progrès réalisés dans chacune de ces couches peuvent, indépendamment et collectivement, accélérer l'inférence.

L'une des approches consiste à innover dans la conception du matériel, en particulier dans la création de puces spécialisées pour les tâches de multiplication matricielle essentielles à l'apprentissage profond. L'engagement de Farpoint dans ce domaine est évident dans nos unités de traitement propriétaires, conçues pour optimiser ces calculs cruciaux.

De plus, nous préconisons l'optimisation des modèles grâce à des techniques telles que l'élagage et la quantification, qui rationalisent le modèle sans compromettre sa précision prédictive. Cela améliore non seulement la vitesse d'inférence, mais réduit également les exigences de calcul du modèle.

Le middleware joue un rôle essentiel dans cet écosystème, en tant qu'intermédiaire qui traduit le code du modèle d'IA de haut niveau en opérations exécutables. Farpoint collabore étroitement avec la communauté open source pour affiner cette couche, garantissant ainsi une intégration fluide dans divers environnements matériels. Cette collaboration facilite le déploiement de modèles d'IA dans un environnement de cloud hybride, permettant de trouver un équilibre entre la sécurité des données sur site et l'évolutivité des ressources cloud.

Perspectives d'avenir

Les contributions de Farpoint dans ce domaine ne visent pas seulement à améliorer les performances ; elles visent également à démocratiser l'IA. En réduisant les obstacles à une inférence efficace et peu coûteuse, nous ouvrons la voie à des solutions d'IA plus durables et plus accessibles. Alors que nous continuons à innover, nous nous concentrons toujours sur le développement d'une IA à la fois puissante et responsable, en veillant à ce que les avantages de l'IA soient partagés de manière large et équitable.