推理引擎

推理引擎如何工作

推理引擎利用预先训练好的模型，该模型通常是使用以下框架开发的 PyTorch或 TensorFlow等框架开发的，该模型封装了特定任务所需的知识。当输入新数据（如图像、音频片段或文本句子）时，推理引擎会通过模型的计算图对其进行处理。这样就会产生输出，例如识别图像中的物体、转录语音或进行情感分类。 Ultralytics YOLO模型依赖于高效的推理引擎来实现跨平台的实时对象检测和分割，从功能强大的云服务器到资源有限的边缘设备，不一而足。推理引擎的性能直接影响应用的速度和响应速度，通常以推理延迟来衡量。

优化和主要功能

现代推理引擎采用了各种优化技术来提高速度和效率，从而使人工智能在不同硬件上的部署变得可行。常见的策略包括

• 模型优化： 模型量化（降低模型权重的精度）和模型剪枝（去除冗余参数）等技术可显著减少模型大小和计算需求。在本快速指南中了解有关模型优化的更多信息。
• 硬件加速：引擎通常会利用GPU、TPU 或特定加速器（如NVIDIA Jetson平台）等专用硬件来加快计算速度。
• 格式兼容性：支持标准模型格式，如ONNX （开放神经网络交换）、 TensorRT和 OpenVINO等标准模型格式，允许在一个框架中训练的模型在不同的引擎和硬件上部署。探索各种模型部署选项。

训练框架侧重于构建和教授模型，而推理引擎则专门针对预测任务高效运行这些训练有素的模型。

实际应用

推理引擎是无数人工智能应用的基础：

1. 自动驾驶：自动驾驶汽车主要依靠推理引擎来实时处理来自摄像头、激光雷达和其他传感器的数据。这些引擎运行复杂的计算机视觉模型来检测行人、其他车辆、车道标记和交通标志，从而实现安全导航。正如有关自动驾驶汽车中的人工智能的讨论中所详述的那样，优化推理引擎提供的低延迟对于做出瞬间驾驶决策至关重要。
2. 医学图像分析：在医疗保健领域，推理引擎部署训练有素的模型来分析核磁共振成像或CT 扫描等医学扫描。它们可以快速突出潜在的异常情况，如检测脑肿瘤或识别疾病征兆，协助放射科医生进行诊断。该应用展示了推理引擎如何支持更快、更准确的医学图像分析。Ultralytics HUB等平台为此类模型的训练和部署提供了便利。

这些例子说明了推理引擎如何缩小训练有素的人工智能模型与各行各业（包括农业人工智能和制造业人工智能）的实际影响之间的差距。