Hệ thống học máy sản xuất: Suy luận tĩnh so với suy luận động
Suy luận là quá trình dự đoán bằng cách áp dụng mô hình đã huấn luyện cho các ví dụ chưa được gắn nhãn.
Nói chung, mô hình có thể suy luận dự đoán theo một trong hai cách:
Suy luận tĩnh (còn gọi là suy luận ngoại tuyến hoặc suy luận theo lô) có nghĩa là mô hình đưa ra dự đoán về một loạt ví dụ không được gắn nhãn phổ biến, sau đó lưu các dự đoán đó vào bộ nhớ đệm ở một nơi nào đó.
Suy luận động (còn gọi là suy luận trực tuyến hoặc suy luận theo thời gian thực) có nghĩa là mô hình chỉ đưa ra dự đoán theo yêu cầu, chẳng hạn như khi ứng dụng khách yêu cầu dự đoán.
Để sử dụng một ví dụ cực đoan, hãy tưởng tượng một mô hình rất phức tạp mất một giờ để suy luận ra một dự đoán.
Đây có thể là một tình huống tuyệt vời để suy luận tĩnh:
Hình 4. Trong suy luận tĩnh, một mô hình sẽ tạo ra các dự đoán, sau đó được lưu vào bộ nhớ đệm trên máy chủ.
Giả sử cùng một mô hình phức tạp này sử dụng nhầm suy luận động thay vì suy luận tĩnh. Nếu nhiều ứng dụng yêu cầu thông tin dự đoán cùng một lúc, thì hầu hết các ứng dụng đó sẽ không nhận được thông tin dự đoán đó trong nhiều giờ hoặc nhiều ngày.
Bây giờ, hãy cân nhắc một mô hình suy luận nhanh chóng, có thể trong 2 mili giây bằng cách sử dụng tài nguyên tính toán tối thiểu tương đối. Trong trường hợp này, ứng dụng có thể nhận được thông tin dự đoán nhanh chóng và hiệu quả thông qua suy luận động, như đề xuất trong Hình 5.
Hình 5. Trong suy luận động, mô hình suy luận các dự đoán theo yêu cầu.
Suy luận tĩnh
Suy luận tĩnh có một số ưu điểm và nhược điểm nhất định.
Ưu điểm
Bạn không cần lo lắng nhiều về chi phí suy luận.
Có thể xác minh sau khi dự đoán trước khi đẩy.
Nhược điểm
Chỉ có thể phân phát kết quả dự đoán được lưu vào bộ nhớ đệm, vì vậy, hệ thống có thể không phân phát được kết quả dự đoán cho các ví dụ đầu vào không phổ biến.
Độ trễ cập nhật có thể được tính theo giờ hoặc ngày.
Suy luận động
Suy luận động có một số ưu điểm và nhược điểm nhất định.
Ưu điểm
Có thể suy luận dự đoán về bất kỳ mục mới nào khi mục đó xuất hiện, điều này rất phù hợp với các dự đoán về đuôi dài (ít phổ biến hơn).
Nhược điểm
Yêu cầu tính toán chuyên sâu và nhạy cảm với độ trễ. Sự kết hợp này có thể giới hạn độ phức tạp của mô hình; tức là bạn có thể phải xây dựng một mô hình đơn giản hơn có thể suy luận dự đoán nhanh hơn so với mô hình phức tạp.
Cần theo dõi chặt chẽ hơn.
Bài tập: Kiểm tra mức độ hiểu biết
Ba câu nhận định nào sau đây là đúng về suy luận tĩnh?
Mô hình phải tạo dự đoán cho tất cả dữ liệu đầu vào có thể có.
Có, mô hình phải dự đoán tất cả dữ liệu đầu vào có thể có và lưu trữ chúng trong bộ nhớ đệm hoặc bảng tra cứu.
Nếu tập hợp các điều mà mô hình đang dự đoán bị hạn chế, thì suy luận tĩnh có thể là một lựa chọn phù hợp.
Tuy nhiên, đối với dữ liệu đầu vào dạng tự do như truy vấn của người dùng có một đuôi dài gồm các mục không bình thường hoặc hiếm, thì suy luận tĩnh không thể cung cấp toàn bộ phạm vi.
Hệ thống có thể xác minh các dự đoán được suy luận trước khi phân phát.
Có, đây là một khía cạnh hữu ích của suy luận tĩnh.
Đối với một dữ liệu đầu vào nhất định, mô hình có thể phân phát kết quả dự đoán nhanh hơn so với suy luận động.
Có, hầu như luôn có thể phân phát kết quả dự đoán nhanh hơn bằng suy luận tĩnh so với suy luận động.
Bạn có thể phản ứng nhanh chóng với những thay đổi trên thế giới.
Không, đây là một nhược điểm của suy luận tĩnh.
Câu nào sau đây là đúng về suy luận động?
Bạn có thể cung cấp thông tin dự đoán cho tất cả các mặt hàng có thể có.
Có, đây là điểm mạnh của suy luận động. Mọi yêu cầu được gửi sẽ được tính điểm. Suy luận động xử lý các phân phối đuôi dài (những phân phối có nhiều mục hiếm), chẳng hạn như không gian của tất cả các câu có thể viết trong bài đánh giá phim.
Bạn có thể xác minh sau khi dự đoán trước khi sử dụng.
Nói chung, không thể xác minh sau tất cả các dự đoán trước khi sử dụng vì các dự đoán đang được tạo theo yêu cầu. Tuy nhiên, bạn có thể theo dõi chất lượng dự đoán tổng hợp để cung cấp một số mức độ kiểm tra chất lượng, nhưng những thông tin này sẽ chỉ báo động cháy sau khi đám cháy đã lan rộng.
Khi thực hiện suy luận động, bạn không cần lo lắng về độ trễ dự đoán (thời gian trễ để trả về kết quả dự đoán) nhiều như khi thực hiện suy luận tĩnh.
Độ trễ dự đoán thường là mối lo ngại thực sự trong suy luận động.
Rất tiếc, bạn không nhất thiết phải khắc phục các vấn đề về độ trễ dự đoán bằng cách thêm nhiều máy chủ suy luận hơn.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 2024-11-14 UTC."],[[["Inference involves using a trained model to make predictions on unlabeled examples, and it can be done statically or dynamically."],["Static inference generates predictions in advance and caches them, making it suitable for scenarios where prediction speed is critical but limiting its ability to handle uncommon inputs."],["Dynamic inference generates predictions on demand, offering flexibility for diverse inputs but potentially increasing latency and computational demands."],["Choosing between static and dynamic inference depends on factors like model complexity, desired prediction speed, and the nature of the input data."],["Static inference is advantageous when cost and prediction verification are prioritized, while dynamic inference excels in handling diverse, real-time predictions."]]],[]]
