Was ist AI-Inference?

KI-Inferenz bezeichnet den Prozess, bei dem ein trainiertes KI-Modell auf neue, unbekannte Daten angewendet wird, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Während das Training eines Modells auf historischen Daten stattfindet, fokussiert sich die Inferenz auf die reale Nutzung der künstlichen Intelligenz, also die direkte Anwendung im Betrieb.

Was ist KI-Inferenz?

KI-Inferenz ist der Vorgang, bei dem ein bereits trainiertes KI-Modell Input-Daten analysiert und daraus eine Vorhersage, Klassifikation oder Handlungsempfehlung ableitet. Anders als beim Training werden hierbei keine neuen Modellparameter angepasst, sondern das Modell oder neuronale Netz wird „nur“ ausgeführt. Dies ermöglicht eine schnelle Anwendung der gelernten Muster auf reale Situationen. Inferenz kann auf verschiedensten Datentypen stattfinden: Bilder, Texte, Sprache oder Sensordaten.

Die Qualität der Inferenz hängt direkt von der Trainingsqualität und der Generalisierungsfähigkeit des Modells ab. KI-Inferenz kann auf unterschiedlichen Hardwareplattformen ausgeführt werden, etwa auf CPUs, GPUs, spezialisierten AI-Chips oder in der Cloud. Sie bildet die Basis vieler moderner Anwendungen wie Sprachassistenten, Empfehlungssystemen oder Echtzeit-Bildanalyse. Die Geschwindigkeit und Effizienz der Inferenz sind oft entscheidend für den Erfolg von KI-Lösungen, insbesondere dann, wenn Ergebnisse in Echtzeit benötigt werden.

Welche Arten von KI-Inferenz gibt es?

KI-Inferenz kann auf verschiedene Arten erfolgen. Man unterscheidet die KI-Inferenz nach ihrem Standort sowie nach der Art der Datenverarbeitung.

Unterscheidung nach Standort

Cloud-basierte Inferenz

Bei der Cloud-Inferenz wird das Modell auf entfernten Servern ausgeführt. Nutzerinnen und Nutzer senden ihre Daten an die Cloud, wo das Modell die Berechnungen durchführt und die Ergebnisse zurückliefert. Vorteilhaft ist, dass Unternehmen keine eigene teure Hardware benötigen und flexibel skalieren können. Zudem können große Modelle verwendet werden, die lokal nicht ausführbar wären. Nachteilig sind Latenzen durch die Datenübertragung und mögliche Datenschutzbedenken. Cloud-Anbieter bieten spezialisierte KI-Inferenz-Dienste an, die oft auch GPU-Beschleunigung nutzen. Diese Lösung eignet sich besonders für Anwendungen mit sporadischem Bedarf an KI-Ergebnissen.

Edge-Inferenz

Edge-Inferenz erfolgt direkt auf lokalen Geräten wie Smartphones, IoT-Sensoren oder Industrieanlagen. Das Modell wird auf der Hardware vor Ort ausgeführt, sodass Daten nicht in die Cloud gesendet werden müssen. Dies reduziert Latenzzeiten erheblich und verbessert den Datenschutz. Die Hardware ist jedoch meist ressourcenbeschränkt, sodass Modelle optimiert oder verkleinert werden müssen. Edge-Inferenz eignet sich vor allem für Echtzeitanwendungen, zum Beispiel bei autonomen Fahrzeugen oder in der Fertigung (Sensorik). Ein klarer Vorteil ist außerdem die Unabhängigkeit von stabilen Internetverbindungen.

On-Premise-Inferenz

On-Premise bedeutet, dass die KI-Modelle auf eigenen Servern im Unternehmen laufen. Die volle Kontrolle über Daten und Infrastruktur ist gewährleistet, was für sensible Daten wichtig ist. Gleichzeitig können größere Modelle eingesetzt werden, ohne auf Cloud-Ressourcen angewiesen zu sein. Nachteilig sind hohe Investitionskosten und der Wartungsaufwand für die Hardware. Diese Form der Inferenz ist besonders interessant für Unternehmen mit hohen Sicherheitsanforderungen oder sehr großen Datenmengen.

Unterscheidung nach Art der Datenverarbeitung

Batch-Inferenz

Die sogenannte Batch-Inferenz wird eingesetzt, wenn große Mengen an Daten gesammelt und gebündelt (in Batches) verarbeitet werden sollen. Anstatt jede Anfrage sofort zu beantworten, werden die Daten in zeitlichen Intervallen, also beispielsweise stündlich oder täglich, durch das Modell analysiert. Diese Methode eignet sich besonders für Anwendungen, bei denen Echtzeit-Ergebnisse nicht erforderlich sind, etwa bei der Analyse historischer Daten oder bei regelmäßigen Reportings. Batch-Inferenz wird manchmal daher auch als Offline- oder statische Inferenz bezeichnet.

Online-Inferenz

Online-Inferenz hingegen liefert Vorhersagen in Echtzeit. Sie kommt dort zum Einsatz, wo schnelle Entscheidungen erforderlich sind. Diese Form der Inferenz benötigt leistungsfähige Hardware und optimierte Software, um Latenzzeiten zu minimieren und schnelle, präzise Ergebnisse zu gewährleisten.

Streaming-Inferenz

Die Streaming-Inferenz beschreibt eine kontinuierliche Verarbeitung von Datenströmen. Hier erhält das Modell laufend neue Informationen, um Vorhersagen zu treffen, interne Zustände zu aktualisieren oder Entwicklungen frühzeitig zu erkennen. Streaming-Inferenz wird vor allem in Szenarien genutzt, in denen permanente Überwachung erforderlich ist, also zum Beispiel für die Anomalieerkennung, vorausschauende Wartung oder kontinuierliche Prozessoptimierung.

KI-Inferenz vs. Machine Learning

Machine Learning beschreibt den gesamten Prozess, ein Modell zu entwickeln, das aus Daten lernen kann. Es umfasst Datensammlung, Bereinigung, Feature-Engineering und das eigentliche Training der Modelle. KI-Inferenz hingegen bezieht sich ausschließlich auf die Anwendung eines bereits trainierten Modells auf neue Daten. Während beim Training komplexe Optimierungsalgorithmen zum Einsatz kommen, ist die Inferenz grundsätzlich rein vorhersagend.

Machine Learning ist somit ein vorbereitender Schritt, der Ressourcen- und Zeitaufwand erfordert, wohingegen die Inferenz meist schnell und wiederholbar erfolgt. Ein weiterer Unterschied liegt in der Hardware. Training benötigt oft GPUs oder spezialisierte Hardware, während Inferenz ebenfalls auf ressourcenärmeren Geräten möglich ist. Auch der Fokus ist ein anderer: Machine Learning konzentriert sich auf die Modellqualität, Inferenz auf die Effizienz und Genauigkeit bei der Nutzung. Beide Schritte sind jedoch untrennbar verbunden, da ohne Training keine Inferenz möglich ist und ohne Inferenz die Ergebnisse nicht genutzt werden.

Was sind die Vorteile und Nachteile von KI-Inferenz?

KI-Inferenz eröffnet viele Chancen, bringt aber auch bestimmte Herausforderungen mit sich. Die Effizienz, Geschwindigkeit und Echtzeitanwendbarkeit von KI-Systemen hängen stark von einer durchdachten Inferenz-Strategie ab.

Vorteile von KI-Inferenz

KI-Inferenz ermöglicht den Einsatz von Modellen in Echtzeitanwendungen, bei denen schnelle Entscheidungen entscheidend sind, beispielsweise in autonomen Systemen. Sie erlaubt eine flexible und skalierbare Nutzung, da dasselbe Modell mehrfach auf unterschiedliche Daten angewendet werden kann. Durch Edge- oder On-Premise-Inferenz lassen sich Datenschutz und Datensicherheit erhöhen, da sensible Informationen lokal verarbeitet werden. Cloud-basierte Lösungen bieten zudem den Vorteil, Rechenleistung bei Bedarf flexibel zu nutzen, ohne in eigene Hardware investieren zu müssen. Unternehmen profitieren dadurch von einer stärkeren Automatisierung, etwa bei Prozessoptimierungen oder der Analyse von Bildern und Texten. Gleichzeitig spart der Einsatz trainierter Modelle erheblich Zeit und Kosten im Vergleich zu manuellen Auswertungen und Entscheidungsprozessen.

Nachteile von KI-Inferenz

Große KI-Modelle erfordern häufig spezialisierte Hardware, vor allem wenn sie in Echtzeitanwendungen genutzt werden sollen. Dabei kann bei Cloud-basierter Inferenz die Latenz zu einem Problem werden, insbesondere in Szenarien, in denen schnelle Reaktionen entscheidend sind. Für Edge-Geräte gestaltet sich die Umsetzung oft besonders anspruchsvoll, da Modelle verkleinert, komprimiert oder quantisiert werden müssen, um auf ressourcenbeschränkter Hardware effizient zu laufen. Hinzu kommen Sicherheits- und Datenschutzaspekte, die bei Cloud-Lösungen sorgfältig berücksichtigt werden müssen. Außerdem erschwert die teilweise fehlende Transparenz von KI-Modellen das Nachvollziehen ihrer Entscheidungen. Schließlich erfordert der Aufbau effizienter Inferenzpipelines umfassendes technisches Know-how und ausreichende Ressourcen, um sowohl Leistung als auch Zuverlässigkeit sicherzustellen.

Vor- und Nachteile von KI-Inferenz im Überblick

Anwendungsfelder von KI-Inferenz

KI-Inferenz findet in einer Reihe verschiedener Branchen Anwendung. In der Medizin werden Bilder in Echtzeit analysiert, um Diagnosen zu unterstützen. In der Industrie werden Sensoren überwacht und Anomalien automatisch erkannt. Auch autonome Fahrzeuge nutzen Inferenz, um die Umgebung in Echtzeit zu bewerten und auf dieser Basis ihre Entscheidungen zu treffen. Finanzunternehmen setzen Inferenz für die Betrugserkennung oder Risikobewertung ein.

In Empfehlungsmaschinen werden personalisierte Vorschläge ebenfalls in Echtzeit erzeugt, zudem setzen viele große Sprachmodelle (LLMs) auf KI-Inferenz, um Textgenerierung, Chatbots oder automatisierte Übersetzungen zu realisieren. KI-Inferenz ermöglicht es, trainierte Modelle praktisch und effizient in allen Bereichen einzusetzen, in denen schnelle und präzise Entscheidungen erforderlich sind.