定义

实时推理是指训练好的机器学习（ML）模型对新传入的数据生成预测或决策时，延迟极小（或几乎没有延迟）的过程。与定期收集和处理数据的批处理不同，实时推理要求即时结果，通常在毫秒级别内，以支持实时应用。

为什么它很重要

在现代、动态的数字环境中，速度是一个关键的性能指标。对于面向用户的应用程序，延迟直接影响用户体验（UX）和业务成果。实时推理使系统能够即时响应变化的环境，这对于从欺诈检测到个性化推荐的一切都至关重要。

工作原理

该过程始于一个预训练模型，该模型已针对速度进行了优化并部署到推理引擎上。当新数据到达时（例如，用户输入、传感器读数），这些数据被输入到已部署的模型中。引擎执行模型的计算——前向传播——并几乎瞬间输出一个预测。诸如模型量化和硬件加速（GPU/TPU）等优化技术对于实现真正的实时性能至关重要。

常见用例

实时推理为许多关键的现代服务提供了动力：

• 欺诈检测： 实时分析交易数据，立即标记可疑活动。
• 个性化推荐： 根据用户的当前点击流调整电子商务网站的产品建议。
• 自然语言处理 (NLP)： 在实时聊天会话中提供即时情感分析。
• 计算机视觉： 从监控或自动驾驶汽车的实时视频流中检测物体或异常。

主要优势

主要优势围绕着响应能力和运营效率。低延迟带来了卓越的客户满意度。此外，即时响应的能力使企业能够大规模自动化复杂的决策过程，从而提高运营吞吐量并降低风险。

挑战

实施实时推理带来了几个技术难题。模型的大小和复杂性必须与延迟要求相平衡。确保模型在高、不可预测的负载下保持稳健性具有挑战性，并且优化部署流程（MLOps）以实现速度并非易事。

相关概念

该概念与边缘计算（Edge Computing）密切相关，在边缘计算中，推理发生在设备本地而不是云端；它也与模型服务（Model Serving）相关，后者是负责托管和管理已部署模型的基础设施层。