Инференс / Вывод (Inference)
Инференс — это этап работы нейросети, на котором она применяет накопленные знания для решения конкретной задачи.
Metrics: TTFT (Time to First Token), Tokens per second. Optimization: Distillation, Quantization, KV Caching.
graph LR
Center["Инференс / Вывод (Inference)"]:::main
classDef main fill:#7c3aed,stroke:#8b5cf6,stroke-width:2px,color:white,font-weight:bold,rx:5,ry:5;
classDef pre fill:#0f172a,stroke:#3b82f6,color:#94a3b8,rx:5,ry:5;
classDef child fill:#0f172a,stroke:#10b981,color:#94a3b8,rx:5,ry:5;
classDef related fill:#0f172a,stroke:#8b5cf6,stroke-dasharray: 5 5,color:#94a3b8,rx:5,ry:5;
linkStyle default stroke:#4b5563,stroke-width:2px;
🧒 Простыми словами
Представь, что компьютер — это опытный детектив. Обучение — это годы, которые он потратил на изучение дел. Инференс — это когда он заходит на место преступления, видит одну улику и сразу говорит, кто преступник. Он не учится заново, он просто узнает знакомый почерк.
🤓 Expert Deep Dive
Развитие инференса сейчас идет в сторону 'Локальных вычислений' (Edge Inference). Это позволяет запускать сложные нейросети прямо на устройствах пользователя (смартфонах, камерах, автомобилях) без отправки данных в облако. Это решает проблемы приватности и отсутствия интернета. Стек технологий для инференса включает такие инструменты, как PyTorch Live, TensorFlow Lite и специализированные библиотеки для ускорения на чипах Apple Silicon или NVIDIA RTX.