Qu'est-ce que l'inférence par IA ?

L'inférence basée sur l'IA permet de prendre des décisions en temps réel dans les systèmes intelligents actuels. C'est l'étape où un modèle d'apprentissage automatique entraîné est utilisé pour faire des prédictions ou générer des réponses sur la base de nouvelles données d'entrée. Qu'il s'agisse d'un chatbot répondant aux utilisateurs, d'une voiture autonome détectant des objets ou d'un moteur de recommandation suggérant des produits, l'inférence est ce qui rend l'IA utilisable dans le monde réel.

Alors que la formation sur les modèles constitue la base, c'est par inférence que les systèmes d'IA sont déployés à grande échelle. Cet article explique ce qu'est l'inférence basée sur l'IA, comment elle fonctionne, en quoi elle diffère de la formation et les plateformes qui la prennent en charge dans les environnements de production.

Qu'est-ce que l'inférence par IA ?

L'inférence par IA est le processus qui consiste à utiliser un modèle d'apprentissage automatique pré-entraîné pour faire des prédictions ou générer des résultats à partir de nouvelles données invisibles. Il s'agit de la phase opérationnelle d'un système d'IA au cours de laquelle le modèle est appliqué à des scénarios du monde réel, tels que la réponse aux requêtes des utilisateurs, l'analyse des données des capteurs ou la classification d'images.

Contrairement à la formation, qui implique l'apprentissage de modèles à partir de grands ensembles de données en ajustant les paramètres du modèle, l'inférence est une opération de transmission directe. Le modèle prend des données d'entrée, les traite à travers ses couches en utilisant des poids fixes et produit une sortie. Cette sortie peut être une étiquette de classe, une phrase générée, un cadre de délimitation ou un score, selon le cas d'utilisation.

L'inférence peut être effectuée dans différents environnements, notamment les serveurs cloud, les centres de données sur site, les appareils mobiles et le matériel de périphérie. Chaque environnement impose des exigences différentes en matière de latence, de puissance de calcul et d'efficacité énergétique. Par exemple, un modèle linguistique destiné à des millions d'utilisateurs doit renvoyer des réponses en millisecondes, tandis qu'un moniteur de santé intégré à l'appareil doit fonctionner avec une faible consommation d'énergie et une mémoire limitée.

Les applications d'IA modernes dépendent souvent de pipelines d'inférence qui impliquent le prétraitement des entrées, leur transmission dans le modèle et le post-traitement des sorties avant de renvoyer les résultats à l'utilisateur final ou aux systèmes en aval.

L'inférence basée sur l'IA constitue le pont entre le développement de modèles et leur application dans le monde réel. C'est là que l'apprentissage automatique devient utile, réactif et exploitable dans les systèmes de production. Comprendre le fonctionnement de l'inférence est essentiel pour créer des solutions d'IA à la fois efficaces et évolutives.

Inférence basée sur l'IA et formation : quelle est la différence ?

La formation à l'IA et l'inférence sont deux phases distinctes du cycle de vie de l'apprentissage automatique, chacune ayant un objectif différent.

Entraînement est le processus qui consiste à apprendre à un modèle à reconnaître des modèles en lui fournissant de grands volumes de données étiquetées. Pendant l'entraînement, les paramètres du modèle sont ajustés par des calculs itératifs, généralement à l'aide de techniques d'optimisation telles que la descente de gradient. Cette phase est gourmande en ressources et nécessite un matériel puissant, de longues durées d'exécution et l'accès à de grands ensembles de données.

Inférence, d'autre part, c'est ce qui se passe une fois la formation terminée. Il s'agit de la phase de déploiement au cours de laquelle le modèle entraîné est utilisé pour faire des prédictions sur de nouvelles données invisibles. L'inférence implique un passage direct à travers le modèle sans aucune modification des poids internes. Il est conçu pour être rapide, efficace et capable de fonctionner dans des environnements en temps réel.

Bien que l'entraînement soit souvent effectué dans des environnements hors ligne contrôlés à l'aide de GPU ou d'accélérateurs spécialisés, l'inférence doit être optimisée pour tenir compte des contraintes de production telles que la faible latence, l'utilisation minimale de la mémoire et la rentabilité. L'inférence peut également avoir besoin de prendre en charge la mise à l'échelle sur plusieurs utilisateurs, appareils ou régions géographiques.

Une autre distinction clé est la fréquence. La formation est effectuée périodiquement ou une seule fois, tandis que l'inférence est effectuée en continu en réponse aux entrées de l'utilisateur ou à des événements en temps réel. À mesure que les systèmes d'IA passent de la recherche à la production, l'inférence devient la principale préoccupation opérationnelle.

Comment fonctionne l'inférence par IA ?

L'inférence basée sur l'IA commence lorsque les données d'entrée sont transmises via un modèle entraîné pour générer une sortie. Ce processus est généralement organisé en un pipeline qui inclut le prétraitement, l'exécution du modèle et le post-traitement. Chaque étape joue un rôle dans la garantie de prévisions rapides, précises et utilisables.

La première étape est le prétraitement, au cours duquel les entrées brutes sont converties dans un format compatible avec le modèle. Pour le texte, cela peut impliquer une tokenisation. Pour les images ou le son, cela peut inclure le redimensionnement, la normalisation ou le filtrage.

Vient ensuite le passage vers l'avant à travers le modèle. L'entrée est traitée à travers les couches du réseau à l'aide de poids fixes apprises pendant l'entraînement. Le modèle produit des valeurs de sortie brutes qui représentent des prédictions ou des probabilités, en fonction de la tâche.

Vient ensuite le post-traitement, qui convertit les sorties brutes du modèle en résultats significatifs. Cela peut inclure la conversion de logits en étiquettes de classe, le décodage de séquences de jetons en texte lisible ou le formatage des résultats pour une interface utilisateur ou une API en aval.

• Prétraitement : Nettoie et met en forme les données d'entrée pour le modèle
  
• Exécution du modèle : Exécute l'entrée via le modèle entraîné pour produire une sortie
  
• Post-traitement : Traduit les résultats en prédictions ou réponses utilisables
  

L'inférence peut être exécutée de manière synchrone ou asynchrone, selon l'architecture du système. Dans les systèmes de production, il est souvent associé à des outils de surveillance, de journalisation et de limitation de débit pour garantir les performances et la stabilité en cas d'utilisation réelle.

L'inférence basée sur l'IA est conçue dans un souci d'efficacité et de réactivité, permettant des applications en temps réel telles que des assistants virtuels, des moteurs de détection des fraudes, des systèmes de recommandation, etc.

Composantes de l'inférence par IA

L'inférence basée sur l'IA repose sur un ensemble de composants de base qui fonctionnent ensemble pour fournir des prévisions rapides et précises. Ces composants couvrent le matériel, les logiciels et l'infrastructure et sont essentiels pour exécuter efficacement les modèles dans les environnements de production.

Modèle entraîné
Le modèle entraîné lui-même est au cœur de l'inférence. Il peut s'agir d'un réseau neuronal, d'un transformateur ou d'un arbre de décision, selon le cas d'utilisation. Le modèle contient les poids appris et l'architecture nécessaires au traitement des données d'entrée et à la production de résultats.

Moteur d'inférence ou environnement d'exécution
Le moteur d'inférence est responsable de l'exécution du modèle entraîné. Il prend l'entrée, effectue la passe avant et renvoie le résultat. Les moteurs d'inférence les plus populaires incluent ONNX Runtime, TensorRT, TFlite et VLLM. Ces temps d'exécution sont optimisés pour un matériel spécifique et peuvent améliorer la latence et le débit.

Infrastructure matérielle
Les performances d'inférence dépendent fortement du matériel sous-jacent. Les GPU sont largement utilisés pour les modèles d'apprentissage profond, tandis que les processeurs ou les puces spécialisées telles que les TPU et AWS Inferentia sont utilisés dans des environnements spécifiques. Le matériel doit être sélectionné en fonction des caractéristiques de la charge de travail, des exigences de latence et des contraintes de coûts.

Couche de service (API/conteneur)
La couche de service expose le modèle en tant que point de terminaison d'API, permettant aux applications d'envoyer des requêtes et de recevoir des prédictions. Cette couche comprend généralement des conteneurs, des équilibreurs de charge et des composants de dimensionnement automatique pour gérer le trafic et garantir la disponibilité.

Outils de surveillance et d'observabilité
Pour garantir la fiabilité et les performances, les systèmes d'inférence incluent des outils de surveillance qui suivent la latence, les taux d'erreur, l'utilisation des ressources et les volumes de demandes. L'observabilité est essentielle pour identifier les goulots d'étranglement, les problèmes de débogage et optimiser les performances.

• Un pipeline d'inférence efficace réunit le modèle, le moteur, le matériel et la surveillance.
  
• Chaque composant doit être optimisé pour garantir la réactivité, l'évolutivité et la rentabilité de la production.
  

Types d'inférence basée sur l'IA

L'inférence basée sur l'IA peut prendre de nombreuses formes en fonction de l'architecture du modèle, de l'application et de l'environnement de déploiement. Comprendre les types d'inférence permet de sélectionner la bonne stratégie pour des cas d'utilisation et des objectifs de performance spécifiques.

Inférence en temps réel (en ligne) : Ce type d'inférence est effectué instantanément en réponse à une demande de l'utilisateur ou à un événement externe. Il est couramment utilisé dans les chatbots, les assistants virtuels, les systèmes de détection des fraudes et les moteurs de recommandation. L'inférence en temps réel nécessite une faible latence et une haute disponibilité, nécessitant souvent une accélération du GPU et une mise à l'échelle automatique.

Inférence par lots : L'inférence par lots traite de grands volumes de données à des intervalles planifiés plutôt qu'instantanément. Il est utilisé dans des applications telles que la segmentation de la clientèle, la notation de crédit et le balisage de contenu. Bien qu'il soit moins sensible au facteur temps que l'inférence en temps réel, le traitement par lots doit être optimisé en termes de débit et de rentabilité.

Inférence Edge : L'inférence Edge exécute des modèles d'IA directement sur des appareils périphériques tels que des smartphones, des capteurs IoT ou des systèmes intégrés. Il minimise la latence et réduit le besoin d'une connectivité cloud constante. L'inférence de périphérie est essentielle pour des cas d'utilisation tels que les véhicules autonomes, les moniteurs de santé portables et l'automatisation industrielle.

Inférence de streaming : Cela implique le traitement de flux continus de données en temps quasi réel. Il est utilisé dans l'analyse vidéo, la détection d'anomalies et la transcription vocale. L'inférence en streaming doit gérer les données sensibles au facteur temps avec des performances constantes.

• L'inférence en temps réel et en périphérie donne la priorité à la faible latence et à la réactivité.
• L'inférence par lots et en streaming optimise l'échelle, le débit et la continuité des données.
  

Chaque type d'inférence répond à des besoins commerciaux différents et comporte ses propres compromis en termes de performances, d'infrastructure et de complexité. Le choix de la bonne approche dépend des exigences du cas d'utilisation, des contraintes en matière de ressources et des attentes des utilisateurs.

Les défis de l'inférence basée sur l'IA

Le déploiement de l'inférence d'IA à grande échelle comporte plusieurs défis qui ont un impact sur les performances, la fiabilité et les coûts. L'un des problèmes les plus courants est latence, en particulier dans les systèmes en temps réel où même de légers retards ont une incidence sur l'expérience utilisateur. Garantir des réponses à faible latence tout en maintenant la précision est un compromis constant.

Optimisation des ressources constitue un autre défi majeur. Les grands modèles nécessitent une puissance de calcul importante, nécessitant souvent des GPU ou des accélérateurs spécialisés. La gestion efficace de ces ressources, en particulier dans les environnements à locataires multiples ou à fort trafic, devient complexe et coûteuse.

Évolutivité est également critique. Les systèmes d'inférence doivent gérer les pics de trafic, évoluer automatiquement rapidement et maintenir des performances constantes sous des charges variables. En outre, observabilité est essentiel pour détecter les goulots d'étranglement, les défaillances ou la dégradation des performances.

La sécurité, le contrôle des versions et la cohérence du déploiement compliquent encore davantage l'inférence dans les environnements d'entreprise.

• Trouver l'équilibre entre vitesse, coût et évolutivité est le principal défi des systèmes d'inférence.
• Sans une infrastructure adaptée, les modèles d'IA peuvent être moins performants en production.
  

Meilleures plateformes d'inférence d'IA

Le choix de la bonne plateforme pour l'inférence d'IA est essentiel pour atteindre les performances, l'évolutivité et la rentabilité de la production. Que vous déployiez de grands modèles de langage, des pipelines de vision par ordinateur ou des transformateurs personnalisés, l'infrastructure sous-jacente peut améliorer ou défaire l'expérience utilisateur. Vous trouverez ci-dessous certaines des plateformes les plus fiables et les plus conviviales pour les développeurs qui aident les équipes à proposer des modèles d'IA à grande échelle avec un minimum de frais opérationnels.

1. True Foundry

TrueFoundry est l'une des plateformes d'inférence d'IA les plus avancées disponibles pour le déploiement et la mise à l'échelle de grands modèles de langage en production. Son architecture native de Kubernetes est optimisée pour les performances, offrant une passerelle IA unifiée qui prend en charge plus de 250 modèles sur vLLM, TGI et bring-your-own endpoints. Cela permet aux équipes de proposer des modèles tels que Mistral, LLama, Claude et des variantes personnalisées via une seule API compatible avec OpenAI. TrueFoundry réduit la complexité de l'infrastructure grâce à un traitement par lots intelligent, au streaming de jetons, à la mise en cache KV et à la mise à l'échelle automatique du GPU, garantissant une latence extrêmement faible même en cas de forte simultanéité.

Conçu pour les systèmes GenAI à l'échelle de l'entreprise, TrueFoundry offre une gestion rapide des versions, une logique de repli et un routage des modèles prêts à l'emploi. Les équipes bénéficient d'un contrôle précis grâce à une limitation du débit au niveau des jetons, à une observabilité détaillée de la latence et de l'utilisation et à une journalisation des demandes en temps réel. Grâce à la prise en charge intégrée du SSO, du RBAC, de l'automatisation de la CLI et à l'intégration avec les bases de données vectorielles, il devient le choix incontournable pour créer des copilotes, des assistants et des pipelines RAG d'IA en toute sécurité et à grande échelle.

Principales fonctionnalités d'inférence :

• Support vLLM et TGI hautes performances pour le streaming de jetons, la mise en cache KV et le service par lots optimisé
• Routage multimodèle et logique de repli pour une gestion intelligente et résiliente des réponses
• Observabilité en temps réel, y compris le suivi de la latence, l'utilisation des jetons et la journalisation des réponses rapides via des tableaux de bord et des API

2. L'IA ensemble

Ensemble, AI est une plateforme GenAI native du cloud qui propose des API d'inférence hébergées pour les LLM open source tels que Mistral, Mixtral et LLama 2. Il est conçu pour des performances à grande échelle et propose des API à faible latence et haut débit conçues pour une utilisation en production. Together AI est idéal pour les équipes qui recherchent des modèles puissants sans les frais liés à la gestion de l'infrastructure. Il prend également en charge le réglage fin et les options de déploiement personnalisées via son SDK.

Caractéristiques principales :

• Inférence LLM hébergée avec configuration minimale
• Aide au réglage fin pour les variantes de modèles personnalisées
• Optimisé pour les charges de travail à faible latence et à haut débit
  

3. Infra profond

DeepInfra fournit une plate-forme pour servir des modèles d'IA open source via des API évolutives. Il permet aux développeurs de déployer des modèles et d'y accéder sans gérer l'infrastructure, en proposant à la fois des options d'hébergement et de création de modèles personnalisés. DeepInfra prend en charge un large éventail de modèles et met l'accent sur la simplicité des API et la rentabilité. C'est un bon choix pour les startups en phase de démarrage ou les équipes qui prototypent rapidement des fonctionnalités d'IA.

Caractéristiques principales :

• Accès simple à l'API aux modèles hébergés
• Prise en charge des déploiements de modèles personnalisés
• Infrastructure rentable et conviviale pour les développeurs
  

4. Points de terminaison de l'inférence Hugging Face

Hugging Face propose des points de terminaison d'inférence gérés pour tous les modèles hébergés sur sa plateforme. Les développeurs peuvent déployer des modèles depuis le Hugging Face Hub vers une infrastructure évolutive de niveau production en quelques clics. Il prend en charge la mise à l'échelle automatique, les configurations de sécurité et les conteneurs Docker personnalisés. Les terminaux Hugging Face conviennent parfaitement aux équipes qui utilisent déjà son écosystème pour le développement et l'expérimentation de modèles.

Caractéristiques principales :

• Déploiement en un clic depuis Hugging Face Hub
• Mise à l'échelle automatique et gestion du trafic intégrées
• Conteneurs personnalisés et support de modèles privés
  

Conclusion

L'inférence de l'IA est la pierre angulaire des applications d'IA du monde réel, car elle permet aux modèles de générer de la valeur grâce à des prévisions rapides et précises. Alors que la formation développe l'intelligence, l'inférence lui donne vie dans le cadre de la production. À mesure que l'adoption de l'IA augmente, il devient de plus en plus important d'optimiser l'inférence en termes de vitesse, de coût et d'échelle. Avec les bons outils et l'infrastructure, les équipes peuvent déployer de puissants modèles de manière efficace et fiable. Des plateformes telles que TrueFoundry, Together AI, DeepInfra et Hugging Face facilitent l'opérationnalisation de l'IA sans frais supplémentaires liés au DevOps. Il est essentiel de comprendre le paysage de l'inférence pour créer des systèmes d'IA qui soient non seulement intelligents, mais également évolutifs et prêts pour la production.