Inference – Die Anwendung von KI-Modellen in der Praxis
Inference (auf Deutsch: „Schlussfolgerung“ oder „Ableitung“) bezeichnet die Phase, in der ein bereits trainiertes KI-Modell tatsächlich eingesetzt wird, um neue Daten zu verarbeiten und darauf basierend Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.
Man kann sich das so vorstellen:
Das Training eines Modells ist wie das Lernen in der Schule – dort erwirbt das Modell sein „Wissen“.
Die Inference ist dann die Anwendung dieses Wissens in der Realität – vergleichbar mit einer Prüfung oder der Lösung praktischer Aufgaben.
🔄 Ablauf von Inference – ein einfaches Beispiel:
- Trainingsphase (vorher):
Ein KI-Modell wurde mit vielen Bildern von Katzen und Hunden trainiert, um diese unterscheiden zu lernen. - Inference-Phase (jetzt):
Ein Nutzer lädt ein neues Foto hoch.
Das Modell „schaut“ sich das Bild an und sagt mit z. B. 95 % Wahrscheinlichkeit: „Das ist eine Katze.“
Das Entscheidende: In der Inference-Phase lernt das Modell nichts mehr dazu. Es verwendet ausschließlich das, was es zuvor im Training gelernt hat.
🧠 Typische Anwendungsbereiche für Inference:
- Sprachassistenten: Das Modell analysiert gesprochene Sprache und wandelt sie in Text oder Befehle um.
- Bildanalyse: Klassifikation von medizinischen Aufnahmen (z. B. Erkennung von Tumoren).
- Betrugserkennung: Analyse von Transaktionen in Echtzeit auf Auffälligkeiten.
- Textgenerierung: Chatbots oder KI-Schreibassistenten liefern Antworten auf Nutzerfragen.
💡 Warum ist Inference so wichtig?
- Inference ist der Moment, in dem KI für den Nutzer sichtbar wird.
Alle praktischen Anwendungen – ob Empfehlungssysteme, automatische Übersetzung oder Gesichtserkennung – beruhen auf Inference. - Sie entscheidet über Geschwindigkeit, Genauigkeit und Nutzererlebnis.
- Je nach Einsatzgebiet muss Inference in Echtzeit, offline oder mit höchster Verlässlichkeit erfolgen.
⚙️ Technische Aspekte – Hardwarebedarf:
Je nach Größe und Komplexität des Modells kann die Inference sehr unterschiedliche Anforderungen an die Hardware stellen:
| Modelltyp | Beispiel | Hardware-Anforderung |
|---|---|---|
| Einfaches Modell | Spam-Filter für E-Mails | Läuft auf normalem Server/PC |
| Mittleres Sprachmodell | Kundenservice-Chatbot | Leistungsfähiger Prozessor |
| Großes Modell (z. B. GPT-4) | Textgenerierung in Echtzeit | Hochleistungs-Grafikkarten, spezialisierte Server (GPU, TPU) |
Edge-Inference: Bei mobilen oder eingebetteten Anwendungen (z. B. Smartphones, Roboter) wird Inference direkt auf dem Gerät durchgeführt. Diese Modelle müssen oft besonders effizient und kompakt sein.
📌 Wichtig zu merken:
- Ohne vorheriges Training keine Inference.
Die Qualität der Inference hängt vollständig davon ab, wie gut und mit welchen Daten das Modell trainiert wurde. - Inference ist wiederholbar, aber nicht „lernend“.
Für neue Erkenntnisse ist ein neues Training oder Fine-Tuning notwendig.