Что такое инференс

Инференс — это процесс запуска обученной модели ИИ на новых данных для получения результата. Когда модель классифицирует изображение, генерирует абзац текста, предсказывает оценку риска или рекомендует действие, она выполняет инференс. Если обучение — это то, как модель учится, то инференс — это то, как она работает.

Полезная аналогия: обучение — это подготовка к экзамену: чтение учебников, решение тренировочных задач, усвоение закономерностей. Инференс — это сдача экзамена: применение изученного к новым вопросам в реальных условиях. Каждый раз, когда система ИИ выдаёт результат в продакшене, это инференс.

Коротко: обучение — подготовка к экзамену; инференс — сдача экзамена. Каждый раз, когда система ИИ выдаёт результат в продакшене, это инференс.

Как работает инференс: пошагово

Хотя для конечного пользователя инференс выглядит мгновенным («я ввёл вопрос и получил ответ»), за кулисами при каждом формировании результата моделью выполняется конкретный пайплайн.

Входные данные

Всё начинается со входных данных — текстового промпта, изображения, набора чисел, хеша блокчейн-транзакции, аудиоклипа или любых других структурированных или неструктурированных данных, для обработки которых модель была разработана.

Предобработка

Сырые входные данные редко подаются непосредственно в модель. Шаг предобработки преобразует их в формат, который модель ожидает. Для текстовой модели это означает токенизацию — разбиение текста на токены (единицы на уровне частей слов) и их преобразование в числовые идентификаторы. Для модели изображений это означает изменение размера, нормализацию значений пикселей и иногда аугментацию изображения. Предобработка должна точно совпадать с шагами, использованными при обучении; иначе модель получит данные в формате, на котором она никогда не обучалась.

Прямой проход

Предобработанные входные данные проходят через архитектуру модели — слой за слоем, через все обученные веса и функции активации. Это называется прямой проход. На этом шаге модель применяет закономерности, усвоенные при обучении, к новым входным данным. Никакие веса не обновляются; никакого обучения не происходит. Модель просто вычисляет результат из входных данных, используя имеющиеся знания.

Для большой языковой модели прямой проход выдаёт распределение вероятностей по возможным следующим токенам. Для классификатора — вероятности для каждого класса. Для генеративной модели изображений — пошагово деноизированное изображение.

Выходные данные

Прямой проход создаёт сырой результат — часто вектор чисел, вероятностей или последовательность токенов. Этот сырой результат нужно интерпретировать, чтобы он стал полезным.

Постобработка

Постобработка преобразует сырой результат в удобочитаемый для человека или пригодный для системы формат. Для LLM это означает декодирование идентификаторов токенов обратно в текст. Для классификатора — преобразование оценок вероятностей в метки классов («спам» или «не спам»). Для скоринговой модели — преобразование сырого значения в диапазон баллов, который ожидает приложение.

Резюме:

Шаг	Что происходит	Пример (текстовая модель)
Вход	Поступают сырые данные	Пользователь вводит вопрос
Предобработка	Данные преобразуются в формат модели	Текст токенизируется в числовые идентификаторы
Прямой проход	Модель вычисляет результат из входных данных, используя обученные веса	Распределение вероятностей по словарю
Сырой результат	Получен числовой результат	Вероятности токенов
Постобработка	Результат преобразуется в пригодный формат	Идентификаторы токенов декодируются обратно в текст

Типы инференса

Не весь инференс одинаков. Разные сценарии развёртывания создают разные технические требования и компромиссы.

Инференс в реальном времени и пакетный инференс

Параметр	Инференс в реальном времени	Пакетный инференс
Когда запускается	По запросу, на каждый реквест	По расписанию или при накоплении пакета
Требования к задержке	Низкие (миллисекунды — секунды)	Гибкие (минуты — часы допустимы)
Вариант использования	Чат-боты, скоринг в реальном времени, интерактивные агенты	Генерация отчётов, массовая классификация, периодическая аналитика
Профиль стоимости	Выше на запрос (оборудование должно быть всегда готово)	Ниже на элемент (оборудование эффективно используется рывками)

Инференс в реальном времени — это то, что обычно ощущают конечные пользователи: они отправляют запрос и немедленно получают ответ. Пакетный инференс распространён в бэкенд-пайплайнах, где модель обрабатывает тысячи точек данных за раз (например, скоринг всех транзакций за последний час на предмет мошенничества).

Инференс на устройстве и облачный инференс

Облачный инференс выполняется на централизованных серверах (или серверных кластерах) в дата-центре. Он предлагает мощное оборудование (высокопроизводительные GPU, большой объём памяти), но вносит сетевую задержку и зависимость от центрального провайдера.
Инференс на устройстве (edge) выполняется на локальных устройствах — смартфонах, IoT-датчиках, встроенном оборудовании. Он снижает задержку и оставляет данные на устройстве, но ограничен вычислительной мощностью и памятью устройства.

Многие продакшен-системы сочетают оба подхода: лёгкие модели работают на устройстве для быстрых начальных ответов, а сложные запросы перенаправляются к облачным моделям.

Ончейн- и офчейн-инференс

Это различие специфично для крипто-ИИ и является центральным для оценки проектов в DecAIHub:

Офчейн-инференс — модель работает на традиционных серверах или GPU-кластерах. Результаты могут публиковаться или не публиковаться в блокчейне впоследствии. Это наиболее распространённая схема в крипто-ИИ проектах, поскольку запуск крупных моделей непосредственно в блокчейне вычислительно непрактичен.
Ончейн-инференс — модель (или верифицируемое доказательство её вычисления) выполняется в среде исполнения блокчейна. Истинный ончейн-инференс для нетривиальных моделей крайне редок из-за вычислительных ограничений сред смарт-контрактов. Проекты, заявляющие об ончейн-инференсе, обычно используют один из следующих подходов: запуск очень маленькой модели внутри смарт-контракта, публикация криптографического доказательства (например, zkML) корректности выполнения инференса офчейн, или использование оракулоподобного механизма, при котором результаты офчейн-инференса подтверждаются и записываются ончейн.

Различие между ончейн- и офчейн-инференсом напрямую связано с осью Onchain necessity в DecAI Fit.

Почему инференс важен для крипто-ИИ

Если проект заявляет об использовании искусственного интеллекта, инференс должен где-то происходить. Модель, которая была обучена, но никогда не выполняет инференс, не выдаёт результатов и не приносит пользы пользователям. Инференс — это точка, где ИИ перестаёт быть концепцией и становится продуктом.

В карточках проектов DecAIHub поле AI-компонент часто упоминает механизмы, связанные с инференсом: движки инференса, децентрализованный инференс, эндпоинты инференса LLM, обслуживание моделей. Это конкретные индикаторы того, что модель действительно используется, а не просто заявлена.

Стоимость, скорость и связь с вычислениями

Инференс не бесплатен. Запуск модели требует вычислительных ресурсов — обычно GPU или специализированных ускорителей, таких как TPU и кастомные ASIC. Стоимость инференса зависит от нескольких факторов:

Фактор	Влияние на стоимость и скорость
Размер модели (количество параметров)	Более крупные модели требуют больше памяти и вычислений на запрос
Длина входных данных	Более длинные входные данные (например, длинные текстовые промпты) увеличивают время обработки
Длина выходных данных	Для авторегрессионных моделей (LLM) каждый выходной токен требует прямого прохода
Размер пакета	Обработка нескольких запросов вместе может повысить пропускную способность, но увеличивает задержку
Оборудование	Более мощные GPU сокращают время, но стоят дороже
Квантизация	Снижение числовой точности (например, с 32-бит до 8-бит) сокращает потребление памяти и вычислений ценой некоторой потери точности

Проекты оптимизируют инференс несколькими методами:

Квантизация — снижение числовой точности весов для уменьшения потребления памяти и вычислений.
Дистилляция — обучение меньшей «модели-ученика», имитирующей бо́льшую «модель-учителя», для получения более быстрой модели с допустимой потерей качества.
Батчинг — группировка нескольких запросов для одновременной обработки и распределения вычислительных накладных расходов.
Кеширование — сохранение и повторное использование результатов для повторяющихся или похожих запросов.
Выбор оборудования — подбор подходящего GPU, TPU или ускорителя под рабочую нагрузку.

Вычислительная инфраструктура, обеспечивающая инференс, — крупная область в крипто-ИИ. Многие проекты строят или координируют GPU-сети специально для обслуживания инференс-нагрузок, попадая в категории AI/Compute или AI/Inference.

Децентрализованный инференс

В традиционном ИИ инференс выполняется на централизованных серверах, контролируемых одной компанией. Децентрализованный инференс распределяет обслуживание модели по сети независимых провайдеров. Это ключевой паттерн в категории AI/Inference крипто-ИИ проектов.

Децентрализованный инференс порождает набор вызовов, которых не существует в централизованных системах:

Консистентность результатов — разные провайдеры должны выдавать идентичные (или достаточно похожие) результаты для одного и того же входа. Различия в оборудовании, версиях ПО и числовой точности могут приводить к расхождениям.
Верификация — как доказать, что использована правильная модель, что входные данные не были подменены, а результат вычислен честно? Подходы включают мультипровайдерный консенсус (запуск одного и того же запроса на нескольких узлах и сравнение результатов), доверенные среды исполнения (TEE), обеспечивающие гарантии на аппаратном уровне, и доказательства с нулевым разглашением (zkML), подтверждающие корректность вычисления без раскрытия весов модели или входных данных.
Задержка — маршрутизация запросов к распределённым провайдерам добавляет сетевые накладные расходы по сравнению с централизованными серверами.
Координация оплаты — провайдеры должны получать справедливое вознаграждение, что часто включает ончейн-механизмы оплаты, привязанные к верифицированной инференс-работе.

Эти механизмы подробно описаны на странице Инференс как AI-компонент.

Где это отражается в карточках проектов DecAIHub

Инференс фигурирует в нескольких частях карточки проекта DecAIHub:

AI component — связанные с инференсом значения, такие как «инференс», «обслуживание модели», «инференс LLM» или «децентрализованный инференс», указывают, что основная ИИ-функция проекта заключается в запуске моделей в продакшене.
Категория — проекты в категории AI/Inference фокусируются именно на предоставлении инференс-инфраструктуры или сервисов.
Таблица доказательств — Tier-1 доказательства для инференса включают публичные API-эндпоинты, инференс-бенчмарки, измерения задержки и верифицируемые логи вычислений.
ai_score — проект, демонстрирующий работающий инференс с опубликованными доказательствами, получает более высокий ai_score, чем тот, который только описывает модель, не показывая, что она работает.

Проект может заявлять о наличии модели, но если нет доказательств, что инференс выполняется в продакшене, модель не приносит пользы конечным пользователям.

Что инференс сам по себе не доказывает

Запуск инференса на сторонней модели через API (например, вызов GPT или Claude) технически является инференсом, но не демонстрирует проприетарную ИИ-возможность. См. Что такое API-обёртка.
Инференс доказывает, что модель работает, — но не доказывает, что модель высококачественна или подходит для задачи. Качество требует бенчмарков и метрик.
Инференс не доказывает, что токен необходим для функционирования пайплайна или что проект должен быть ончейн. Это отдельные оси в DecAI Fit.
Заявления о скорости без опубликованных бенчмарков или методологии неверифицируемы. Заявление «самый быстрый инференс» требует воспроизводимых доказательств.
Наличие инференс-эндпоинта не доказывает, что модель за ним создана проектом, а не является размещённой копией модели с открытым кодом.

Всегда проверяйте таблицу доказательств и Tier-1/2/3 доказательства на наличие подтверждающих артефактов.

Не путайте с

Обучение создаёт модель. Инференс её использует. Это последовательные этапы жизненного цикла ИИ.
Инференс как AI-компонент описывает, как инференс отображается в карточках проектов DecAIHub. Эта страница объясняет саму концепцию.
Категория AI/Inference классифицирует проекты, фокусирующиеся на инференс-инфраструктуре. Концепция инференса применима к любому проекту, запускающему модель, вне зависимости от его категории.
Вычисления обеспечивают оборудование. Инференс — рабочая нагрузка, выполняемая на этом оборудовании. Вычислительная сеть может обслуживать как обучение, так и инференс.
Модель ИИ — артефакт (обученные веса). Инференс — процесс использования этого артефакта для получения результатов.

Часто задаваемые вопросы

В чём разница между обучением и инференсом?

Обучение — это процесс обучения модели путём предоставления ей данных и корректировки весов для минимизации ошибок. Оно вычислительно затратно и обычно выполняется однократно (или периодически при переобучении). Инференс — это процесс использования обученной модели для получения результатов на новых данных. Он происходит каждый раз, когда пользователь взаимодействует с моделью. Обучение создаёт модель; инференс её использует.

Почему важна скорость инференса?

Скорость определяет пользовательский опыт и операционные расходы. Чат-бот, которому нужно 30 секунд на ответ, непригоден на практике. Система обнаружения мошенничества, которой нужны минуты на оценку транзакции, упускает окно для действия. Более быстрый инференс также означает более низкую стоимость вычислений на запрос, что напрямую влияет на экономическую жизнеспособность сервиса — особенно для децентрализованных сетей, где провайдеры несут расходы на оборудование.

Что такое децентрализованный инференс?

Децентрализованный инференс распределяет обслуживание модели по сети независимых вычислительных провайдеров вместо использования серверов одной компании. Ключевые вызовы — обеспечение консистентности результатов, верификация использования правильной модели, управление задержкой и координация оплаты. Крипто-ИИ проекты в категории AI/Inference часто строят инфраструктуру именно для этих целей.

Как можно верифицировать, что инференс действительно выполняется?

Ищите Tier-1 доказательства: публичные API-эндпоинты, которые можно протестировать, инференс-бенчмарки задержки, логи вычислений, ончейн-записи запросов и результатов инференса или верифицируемые доказательства (такие как TEE-аттестации или zkML-доказательства). Маркетинговые заявления вроде «на базе ИИ» без каких-либо из этих артефактов не являются доказательством реального инференса.

Какова стоимость запуска инференса?

Стоимость зависит от размера модели, длины входных/выходных данных, оборудования и методов оптимизации. Запуск одного запроса через большую языковую модель может стоить от долей цента до нескольких центов в зависимости от провайдера и размера модели. В децентрализованных инференс-сетях стоимость обычно оплачивается за запрос или за единицу вычислений, часто с использованием нативного токена сети или стейблкоина. Экономика инференса — ключевой фактор устойчивости ИИ-пайплайна проекта в масштабе.

Смотрите также

Внешние источники

Hugging Face — Inference Endpoints — управляемая инфраструктура для развёртывания и запуска моделей в продакшене.
Papers With Code — Inference — результаты бенчмарков и методы эффективного инференса по типам моделей.
Stanford HAI — AI Index Report — ежегодные данные о стоимости инференса, трендах в оборудовании и паттернах развёртывания.
Google AI Blog — Efficient ML — исследования по квантизации, дистилляции и другим методам оптимизации инференса.
Wikipedia — Statistical inference — справочная информация о статистических основах инференса в машинном обучении.