Motor de inferência

Como funcionam os motores de inferência

Um mecanismo de inferência utiliza um modelo pré-treinado, muitas vezes desenvolvido usando estruturas como PyTorch ou TensorFlowque encapsula o conhecimento necessário para uma tarefa específica. Quando novos dados (por exemplo, uma imagem, um clip de áudio ou uma frase de texto) são fornecidos como entrada, o motor de inferência processa-os através do gráfico computacional do modelo. Isto gera um resultado, como a identificação de objectos numa imagem, a transcrição de voz ou a classificação de sentimentos. Ultralytics YOLO da Ultralytics, por exemplo, dependem de motores de inferência eficientes para conseguir a deteção e segmentação de objectos em tempo real em várias plataformas, desde poderosos servidores na nuvem a dispositivos de ponta com recursos limitados. O desempenho do motor de inferência afecta diretamente a velocidade e a capacidade de resposta da aplicação, muitas vezes medida pela latência da inferência.

Optimizações e caraterísticas principais

Os motores de inferência modernos incorporam várias técnicas de otimização para aumentar a velocidade e a eficiência, tornando a implementação da IA viável em diversos tipos de hardware. As estratégias mais comuns incluem:

• Otimização de modelos: Técnicas como a quantização do modelo (reduzindo a precisão dos pesos do modelo) e a poda do modelo (removendo parâmetros redundantes) reduzem significativamente o tamanho do modelo e os requisitos computacionais. Saiba mais sobre o que é a otimização de modelos neste guia rápido.
• Aceleração de hardware: Os motores utilizam frequentemente hardware especializado, como GPUs, TPUs ou aceleradores específicos, como as plataformas NVIDIA Jetson, para acelerar os cálculos.
• Compatibilidade de formatos: Suporta formatos de modelos padrão como ONNX (Open Neural Network Exchange), TensorRTe OpenVINO permite que modelos treinados em uma estrutura sejam implantados em diferentes mecanismos e hardware. Explora várias opções de implementação de modelos.

Enquanto as estruturas de formação se concentram na construção e ensino de modelos, os motores de inferência especializam-se na execução eficiente destes modelos treinados para tarefas de previsão.

Aplicações no mundo real

Os motores de inferência são fundamentais para inúmeras aplicações de IA:

1. Condução autónoma: Os veículos de condução autónoma dependem fortemente de motores de inferência para processar dados de câmaras, LiDAR e outros sensores em tempo real. Esses mecanismos executam modelos complexos de visão computacional para detetar pedestres, outros veículos, marcações de pista e sinais de trânsito, permitindo uma navegação segura. A baixa latência proporcionada pelos motores de inferência optimizados é fundamental para a tomada de decisões de condução em fracções de segundo, conforme detalhado nas discussões sobre IA em carros autónomos.
2. Análise de imagens médicas: Nos cuidados de saúde, os motores de inferência implementam modelos treinados para analisar exames médicos como ressonâncias magnéticas ou tomografias computorizadas. Eles podem destacar rapidamente possíveis anomalias, como a deteção de tumores cerebrais ou a identificação de sinais de doenças, auxiliando os radiologistas no diagnóstico. Esta aplicação demonstra como os motores de inferência suportam uma análise de imagens médicas mais rápida e potencialmente mais precisa. Plataformas como o Ultralytics HUB facilitam o treinamento e a implantação de tais modelos.

Estes exemplos ilustram como os motores de inferência colmatam a lacuna entre os modelos de IA treinados e o impacto prático no mundo real em vários sectores, incluindo a IA na agricultura e a IA na indústria transformadora.