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.