推論エンジンが、リアルタイム予測の提供、モデルの最適化、クロスプラットフォーム展開の実現により、AIを強化する様子をご覧ください。
推論エンジンは、トレーニング済みの機械学習モデルを実行して、新しい、未知のデータから予測を生成する特殊なソフトウェアコンポーネントです。PyTorchやTensorFlowなどのフレームワークを使用してモデルをトレーニングした後、推論エンジンが引き継ぎ、本番環境で効率的に実行します。その主な目標は、速度とリソース使用量のためにモデルを最適化し、強力なクラウドサーバーからリソースに制約のあるエッジデバイスまで、さまざまなハードウェアプラットフォームでリアルタイム推論を実現できるようにすることです。
推論エンジンの主な機能は、学習済みモデルと実際のアプリケーションとの間のギャップを埋めることです。推論レイテンシを最小限に抑え、精度を大幅に損なうことなくスループットを最大化するために、いくつかの重要な最適化を実行します。
主な最適化手法は次のとおりです:
多くの組織が、深層学習モデルを高速化するために、高性能な推論エンジンを開発しています。一般的な選択肢は次のとおりです。
推論エンジンは、数え切れないほどのAIアプリケーションの運用上のバックボーンです。
推論エンジンをMLOpsの他の関連用語と区別すると理解しやすくなります。
MLフレームワークと推論エンジン: PyTorchのような機械学習フレームワークは、モデルのトレーニングとデプロイの両方のための包括的なライブラリです。これには、データセットの構築、管理、およびトレーニングループの実行のためのツールが含まれています。対照的に、推論エンジンは、デプロイ段階に特化した高度に特殊化されたツールです。フレームワークには基本的な推論機能がありますが、専用の推論エンジンは、積極的なハードウェア固有の最適化を通じて優れたパフォーマンスを提供します。
モデルサービング vs. 推論エンジン: モデルサービングとは、APIエンドポイント、ロードバランサー、監視ツールなどのコンポーネントを含む、ネットワーク上でモデルを利用できるようにするためのより広範なインフラストラクチャを指します。推論エンジンは、予測リクエストを実行するモデルサービングシステム内のコアコンポーネントです。さまざまなモデルデプロイメントオプションを調べて、推論エンジンがより大きな全体像にどのように適合するかを確認できます。Ultralytics HUBのようなプラットフォームは、トレーニングから最適化されたデプロイメントまで、このプロセス全体を効率化します。