解説
さらに詳しく解説
推論（Inference）は、学習済みのAIモデルを使って、新しいデータに対する予測や判断を行うプロセスです。学習（Training）と対になる概念で、AIシステムの実運用段階に相当します。
推論の概念
学習と推論の違い
| 項目 | 学習（Training） | 推論（Inference） |
|---|---|---|
| 目的 | モデルの構築 | モデルの活用 |
| データ | 大量の訓練データ | 新しい入力データ |
| 計算量 | 非常に多い | 相対的に少ない |
| 頻度 | 一度または定期的 | 常時（リアルタイム） |
推論のフロー
[新しい入力データ] → [学習済みモデル] → [予測/判断結果]推論の種類
1. バッチ推論
| 特徴 | 説明 |
|---|---|
| 処理方式 | まとめて処理 |
| 用途 | レポート生成、一括分析 |
| 効率 | 高スループット |
2. リアルタイム推論
| 特徴 | 説明 |
|---|---|
| 処理方式 | 即時処理 |
| 用途 | 対話AI、自動運転 |
| 要件 | 低レイテンシ |
推論の[最適化](/glossary/optimization)
ハードウェア最適化
| 手法 | 内容 |
|---|---|
| GPU | 並列処理 |
| TPU | Tensor処理特化 |
| LPU | 言語処理特化（Groq） |
| エッジデバイス | ローカル処理 |
モデル最適化
| 手法 | 効果 |
|---|---|
| 量子化 | メモリ削減、高速化 |
| 枝刈り | モデル軽量化 |
| 蒸留 | 小型モデルへの知識転移 |
| ONNX変換 | 汎用フォーマット化 |
[LLM](/glossary/llm)の推論
特徴
最適化技術
| 技術 | 内容 |
|---|---|
| KVキャッシュ | 再計算の削減 |
| Flash Attention | メモリ効率化 |
| 投機的デコーディング | 生成高速化 |
推論サービス
[クラウド](/glossary/cloud)サービス
推論特化
| サービス | 特徴 |
|---|---|
| Groq | 超高速 |
| Together.ai | 低コスト |
| Anyscale | スケーラブル |
コスト構造
| 要素 | 内容 |
|---|---|
| 計算コスト | GPU時間、トークン数 |
| メモリコスト | モデルサイズ |
| ネットワーク | データ転送 |
| 運用 | モニタリング、保守 |
今後の展望
- より効率的な推論ハードウェア
- エッジ推論の普及
- 推論コストの低下
- リアルタイム性の向上
推論は、AIを実際の価値に変換する重要なプロセスです。
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