Inference
Inference beschreibt das Anwenden eines trainierten Modells auf neue Daten, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Es fokussiert auf Latenz, Skalierbarkeit und Ressourcenoptimierung im produktiven Betrieb.
Klassifikation
- KomplexitätMittel
- AuswirkungTechnisch
- EntscheidungstypArchitektur
- OrganisationsreifeFortgeschritten
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Niedrige Modellgeneralität führt zu fehlerhaften Vorhersagen
- Operationalisierung ohne Monitoring erhöht Ausfallrisiko
- Fehlende Performance-Tests verursachen SLAVerletzungen
- Modelle versionieren und reproduzierbare Artefakte verwenden
- Automatisierte Performance- und Regressions-Tests einführen
- Resource-Limits und Quotas zur Stabilität konfigurieren
I/O & Ressourcen
- Trainiertes Modell in geeignetem Format (z. B. SavedModel, ONNX)
- Feature-Transformationen und Vorverarbeitungslogik
- Infrastructure für Hosting und Skalierung
- Vorhersagen oder Wahrscheinlichkeitswerte
- Monitoring-Metriken zu Latenz und Fehlern
- Logs und Audit-Trails für Anfragen
Beschreibung
Inference bezeichnet den Prozess, bei dem ein bereits trainiertes Machine-Learning-Modell auf neue Daten angewendet wird, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Es umfasst Aspekte wie Latenz, Skalierbarkeit, Ressourcenverbrauch und Modelloptimierung für den produktiven Betrieb. Typische Einsatzbereiche sind Echtzeitvorhersagen in der Produktion, Batch-Inferenz für Analysen und eingebettete Systeme.
✔Vorteile
- Schnelle Entscheidungen im Betrieb durch optimierte Laufzeiten
- Skalierbare Bereitstellung von Vorhersagen für viele Nutzer
- Effiziente Ressourcennutzung durch Modellkomprimierung
✖Limitationen
- Abhängigkeit von Modellqualität und Trainingsdaten
- Komplexität bei Latenz- und Skalierungsanforderungen
- Einsatz auf eingeschränkten Geräten erfordert Kompromisse
Trade-offs
Metriken
- Latenz (P95)
Verzögerung bis zur Antwort innerhalb des 95. Perzentils.
- Durchsatz (Anfragen pro Sekunde)
Anzahl erfolgreich verarbeiteter Inferenzanfragen pro Sekunde.
- Fehlerrate
Anteil fehlerhafter oder fehlgeschlagener Inferenzaufrufe.
Beispiele & Implementierungen
Realtime-Recommendation-Service
Ein Onlineshop betreibt einen Low-Latency-Endpunkt, der Nutzeraktionen in Echtzeit bewertet.
Batch-Scoring für Risikoanalyse
Banken führen nachts Batch-Inferenz über Transaktionshistorien zur Risikobewertung aus.
On-Device Objekterkennung
Kameras führen lokal quantisierte Modelle zur Objekterkennung ohne Cloud-Verbindung aus.
Implementierungsschritte
Modell validieren und geeignetes Exportformat wählen
Modelle für Zielplattform optimieren (Quantisierung/Pruning)
Serving-Infrastruktur einrichten und Endpunkte konfigurieren
Automatische Tests und Lasttests ausführen
Monitoring, Alerting und Canary-Rollouts implementieren
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Nicht versionierte Modelle und fehlende Reproduzierbarkeit
- Alte Inferenzruntimes mit bekannten Performance-Problemen
- Fehlende Automatisierung für Rollbacks und Tests
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Einsatz eines unverifizierten Modells in kritischen Entscheidungsprozessen
- Ignorieren von Latenzanforderungen bei Echtzeitanwendungen
- Skalierung durch einfache Replikation ohne Lastverteilung
Typische Fallen
- Unterschätzung der Datenvorverarbeitungskosten in Produktion
- Übermäßige Optimierung ohne Regressionstests
- Fehlende Sicherheitsprüfungen für Inferenzendpunkte
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Einhaltung von Datenschutz und regulatorischen Vorgaben
- • Hardware-Limits bei Edge-Devices
- • Vorhandensein stabiler Feature-Pipelines