Công cụ suy luận

Cách thức hoạt động của công cụ suy luận

Công cụ suy luận sử dụng mô hình được đào tạo trước, thường được phát triển bằng các khuôn khổ như PyTorch hoặc TensorFlow , đóng gói kiến thức cần thiết cho một tác vụ cụ thể. Khi dữ liệu mới (ví dụ: hình ảnh, clip âm thanh hoặc câu văn bản) được cung cấp làm đầu vào, công cụ suy luận sẽ xử lý dữ liệu đó thông qua biểu đồ tính toán của mô hình. Điều này tạo ra đầu ra, chẳng hạn như xác định đối tượng trong hình ảnh, phiên âm giọng nói hoặc phân loại cảm xúc. Ví dụ, các mô hình YOLO Ultralytics phụ thuộc vào các công cụ suy luận hiệu quả để đạt được khả năng phát hiện và phân đoạn đối tượng theo thời gian thực trên nhiều nền tảng khác nhau, từ máy chủ đám mây mạnh mẽ đến các thiết bị biên bị hạn chế về tài nguyên. Hiệu suất của công cụ suy luận ảnh hưởng trực tiếp đến tốc độ và khả năng phản hồi của ứng dụng, thường được đo bằng độ trễ suy luận .

Tối ưu hóa và các tính năng chính

Các công cụ suy luận hiện đại kết hợp nhiều kỹ thuật tối ưu hóa khác nhau để tăng tốc độ và hiệu quả, giúp triển khai AI khả thi trên nhiều phần cứng khác nhau. Các chiến lược phổ biến bao gồm:

• Tối ưu hóa mô hình: Các kỹ thuật như lượng tử hóa mô hình (giảm độ chính xác của trọng số mô hình) và cắt tỉa mô hình (loại bỏ các tham số dư thừa) làm giảm đáng kể kích thước mô hình và yêu cầu tính toán. Tìm hiểu thêm về tối ưu hóa mô hình trong hướng dẫn nhanh này .
• Tăng tốc phần cứng: Các công cụ thường tận dụng phần cứng chuyên dụng như GPU , TPU hoặc các bộ tăng tốc cụ thể như nền tảng NVIDIA Jetson để tăng tốc độ tính toán.
• Khả năng tương thích định dạng: Hỗ trợ các định dạng mô hình chuẩn như ONNX (Open Neural Network Exchange) , TensorRT và OpenVINO cho phép các mô hình được đào tạo trong một khuôn khổ được triển khai trên nhiều công cụ và phần cứng khác nhau. Khám phá nhiều tùy chọn triển khai mô hình khác nhau.

Trong khi các khuôn khổ đào tạo tập trung vào việc xây dựng và giảng dạy các mô hình, thì các công cụ suy luận chuyên về việc chạy hiệu quả các mô hình đã đào tạo này cho các nhiệm vụ dự đoán.

Ứng dụng trong thế giới thực

Công cụ suy luận đóng vai trò cơ bản trong vô số ứng dụng AI:

1. Lái xe tự động: Xe tự lái phụ thuộc rất nhiều vào các công cụ suy luận để xử lý dữ liệu từ camera, LiDAR và các cảm biến khác theo thời gian thực. Các công cụ này chạy các mô hình thị giác máy tính phức tạp để phát hiện người đi bộ, các phương tiện khác, vạch kẻ làn đường và biển báo giao thông, cho phép điều hướng an toàn. Độ trễ thấp do các công cụ suy luận được tối ưu hóa cung cấp rất quan trọng để đưa ra quyết định lái xe trong tích tắc, như được nêu chi tiết trong các cuộc thảo luận về AI trong xe tự lái .
2. Phân tích hình ảnh y tế: Trong chăm sóc sức khỏe, các công cụ suy luận triển khai các mô hình được đào tạo để phân tích các bản quét y tế như MRI hoặc CT . Chúng có thể nhanh chóng làm nổi bật các bất thường tiềm ẩn, chẳng hạn như phát hiện khối u não hoặc xác định các dấu hiệu của bệnh, hỗ trợ các bác sĩ X quang trong chẩn đoán. Ứng dụng này chứng minh cách các công cụ suy luận hỗ trợ phân tích hình ảnh y tế nhanh hơn và có khả năng chính xác hơn. Các nền tảng như Ultralytics HUB tạo điều kiện thuận lợi cho việc đào tạo và triển khai các mô hình như vậy.

Những ví dụ này minh họa cách công cụ suy luận thu hẹp khoảng cách giữa các mô hình AI được đào tạo và tác động thực tế trong thế giới thực ở nhiều ngành công nghiệp khác nhau, bao gồm AI trong nông nghiệp và AI trong sản xuất .