Robocikowo>ROBOCIKOWO
Wnioskowanie

Inferencja

AktywnyOpublikowano: 6 sierpnia 2026Aktualizacja: 6 sierpnia 2026Opublikowany
Faza uzywania wytrenowanego modelu AI: przetwarzanie nowych danych wejsciowych w celu wygenerowania wyniku (predykcji, tekstu, obrazu). W przeciwienstwie do treningu wagi sa stale; kluczowe sa opoznienie, przepustowosc i koszt.
Kluczowa innowacja
Wyodrebnienie fazy uzywania wytrenowanego modelu (generowania predykcji dla nowych danych) jako odrebnego etapu o wlasnych wymaganiach dotyczacych opoznienia, przepustowosci i kosztu - odrebnego od treningu.
Kategoria
Wnioskowanie
Poziom abstrakcji
Primitive
Poziom operacji
ModelUdostępnianieAplikacja
Zastosowania
Uruchamianie modeli w produkcji (API, aplikacje)Generowanie tekstu/obrazu/kodu przez modele generatywneKlasyfikacja, detekcja i predykcja w czasie rzeczywistymInferencja na brzegu sieci (edge) i na urzadzeniachSkalowanie obliczen w czasie inferencji dla lepszej jakosci

Jak działa

Dane wejsciowe sa przetwarzane (np. tokenizacja tekstu) i przepuszczane przez siec (forward pass) ze stalymi wagami. W modelach autoregresyjnych najpierw nastepuje prefill - rownolegle policzenie reprezentacji promptu i wypelnienie KV cache - a potem decode: w petli model przewiduje rozklad nastepnego tokenu, wybiera token (sampling wg strategii dekodowania, np. temperatura/top-p), dopisuje go do kontekstu i powtarza, az do warunku stopu. Aby zwiekszyc efektywnosc, stosuje sie m.in. buforowanie KV, grupowanie zapytan (batching), kwantyzacje wag/aktywacji oraz wyspecjalizowany sprzet. Wynik jest zwracany jako predykcja lub wygenerowana sekwencja.

Rozwiązany problem

Wytrenowany model jest bezuzyteczny, dopoki nie zostanie uruchomiony na nowych danych. Inferencja to etap, ktory dostarcza faktycznej wartosci uzytkownikom - a jej opoznienie, przepustowosc i koszt decyduja o oplacalnosci i uzytecznosci wdrozenia.

Komponenty

Prefill (przetwarzanie promptu)Faza wstepna inferencji LLM.

Rownolegle policzenie reprezentacji wejscia i wypelnienie KV cache; wyznacza czas do pierwszego tokenu.

Decode (generowanie tokenow)Faza generowania.

Sekwencyjne, autoregresyjne generowanie kolejnych tokenow, po jednym na krok.

Strategia dekodowania (sampling)Kontrola jakosci/roznorodnosci wyjscia.

Sposob wyboru tokenu z rozkladu (np. greedy, temperatura, top-p, top-k, beam search).

Oficjalna

KV cacheOptymalizacja przepustowosci/latencji.

Buforowanie kluczy i wartosci uwagi, by nie przeliczac calego kontekstu przy kazdym tokenie.

Oficjalna

Implementacja

Pułapki implementacyjne
Kompromis latencja-przepustowosc-kosztŚrednia

Zwiekszanie batcha podnosi przepustowosc, ale i latencje; trudno zoptymalizowac wszystkie trzy naraz.

Rozwiązanie:Ciagly batching, priorytetyzacja zadan, dobor sprzetu i kwantyzacji pod profil ruchu.
Pamiec KV cache przy dlugim kontekscieŚrednia

KV cache rosnie liniowo z dlugoscia kontekstu, szybko wyczerpujac pamiec akceleratora.

Rozwiązanie:Kompresja/kwantyzacja KV, paged attention, zarzadzanie oknem kontekstu.

Ewolucja

2022
Optymalizacja inferencji LLM (KV cache, batching)

Wraz z upowszechnieniem LLM rozwinieto techniki obnizania kosztu inferencji: KV cache, ciagly batching, kwantyzacja.

2023
Speculative decoding

Przyspieszenie dekodowania przez model-szkicownik proponujacy tokeny weryfikowane przez wiekszy model.

2024
Test-time scaling (myslenie w czasie inferencji)
Punkt przełomowy

Modele rozumujace zaczely wydawac wiecej obliczen w czasie inferencji, by poprawic jakosc - inferencja stala sie tez dzwignia zdolnosci.