Mengenal AI Inference: Cara Kerja & Perannya dalam Model AI

Artificial Intelligence (AI) tidak hanya membutuhkan proses training untuk mempelajari pola dari data. Setelah menyelesaikan tahap pelatihan, model AI perlu menjalankan pengetahuan yang sudah model pelajari untuk menghasilkan prediksi, klasifikasi, atau konten baru. Proses inilah yang kita sebut sebagai AI inference.

AI inference menjadi bagian penting dalam berbagai aplikasi AI yang orang gunakan sehari-hari. Ketika chatbot memberikan jawaban, sistem computer vision mengenali objek pada gambar, atau model memberikan rekomendasi berdasarkan data pengguna, proses inference bekerja di baliknya. Karena itu, memahami cara kerja inference juga membantu memahami bagaimana model AI dapat berguna dalam aplikasi nyata.

Apa Itu AI Inference?

AI inference menggunakan model AI terlatih untuk memproses data baru dan menghasilkan output. Berbeda dari training yang menitikberatkan pembelajaran pola dari dataset, inference mengandalkan pengetahuan yang sudah model pelajari demi menjalankan tugas tertentu.

Input yang masuk dapat berupa teks, gambar, audio, video, maupun data terstruktur. Output yang dihasilkan juga bergantung pada jenis model dan tugasnya. Model machine learning dapat menghasilkan prediksi atau klasifikasi, sedangkan model generative AI dapat menghasilkan teks, gambar, audio, atau output lainnya.

Sebagai contoh, ketika pengguna mengirim pertanyaan ke chatbot berbasis AI, sistem menerima teks sebagai input. Model kemudian memproses input tersebut berdasarkan pola yang telah model pelajari selama training dan menghasilkan respons sebagai output.

Perbedaan AI Training dan AI Inference

Training dan inference merupakan dua proses berbeda dalam siklus penggunaan model AI. Pada tahap training, model mempelajari pola dan hubungan dari sejumlah besar data. Proses ini membutuhkan komputasi yang besar karena model terus menyesuaikan parameter berdasarkan data yang digunakan.

Sementara itu, inference berlangsung setelah model siap digunakan. Model menerima data baru dan menjalankan proses perhitungan untuk menghasilkan output tanpa melakukan proses pembelajaran seperti pada training. Google Cloud menggambarkan training sebagai tahap pembelajaran, sedangkan inference sebagai tahap ketika model mulai menjalankan kemampuan yang telah model itu pelajari.

Perbedaan tersebut juga memengaruhi kebutuhan infrastrukturnya. Training biasanya membutuhkan komputasi besar untuk membangun atau menyesuaikan model, sedangkan inference perlu memperhatikan kecepatan respons, jumlah permintaan, efisiensi resource, dan kemampuan menangani workload secara berkelanjutan.

Bagaimana Cara Kerja AI Inference?

Secara sederhana, AI inference dapat dipahami melalui beberapa tahapan yang mengubah input menjadi output.

Menyiapkan Input

Proses dimulai ketika sistem menerima data baru. Data tersebut perlu disiapkan agar sesuai dengan format yang dapat diproses oleh model. Pada model computer vision, misalnya, gambar dapat melalui proses seperti penyesuaian ukuran sebelum masuk ke model. Pada model bahasa, teks dapat melalui proses tokenisasi agar dapat diproses oleh model.

Tahap ini penting karena model memiliki format input tertentu. Sistem inference perlu memastikan data yang masuk sesuai dengan kebutuhan model agar proses berikutnya dapat berjalan dengan benar.

Menjalankan Model

Setelah input siap, sistem menjalankan model untuk memproses data tersebut. Model melakukan perhitungan berdasarkan parameter yang telah terperoleh selama training. Pada tahap ini, model tidak kembali belajar dari input yang telah model terima, tetapi menggunakan kemampuan yang sudah ia miliki untuk menghasilkan output.

Untuk model yang berukuran besar, proses tersebut dapat membutuhkan resource komputasi yang tinggi. GPU sering digunakan untuk workload AI karena mampu menangani operasi komputasi paralel yang banyak digunakan dalam model machine learning dan generative AI.

Menghasilkan Output

Setelah model selesai memproses input, sistem menghasilkan output yang kemudian dikirim kembali ke aplikasi atau pengguna. Output tersebut dapat berupa prediksi, klasifikasi, skor, teks, gambar, maupun jenis data lainnya.

Dalam aplikasi berbasis AI, hasil inference biasanya tidak langsung berdiri sendiri. Sistem dapat melakukan proses tambahan sebelum menampilkan hasil kepada pengguna. Misalnya, aplikasi dapat melakukan validasi, formatting, atau menggabungkan output dari beberapa model sebelum menghasilkan respons akhir.

Mengenal AI Inference, Cara Kerja dan Perannya dalam Menjalankan Model AI

Jenis-Jenis AI Inference

Kebutuhan inference dapat berbeda berdasarkan jenis workload dan seberapa cepat hasil harus tersedia. Karena itu, penerapannya dapat menggunakan beberapa pendekatan.

Real-Time Inference

Real-time inference memproses permintaan ketika pengguna atau aplikasi mengirimkan input dan menghasilkan respons dengan cepat. Pendekatan ini cocok untuk aplikasi yang membutuhkan interaksi langsung, seperti chatbot, sistem rekomendasi, fraud detection, atau computer vision.

Kecepatan respons menjadi perhatian utama dalam model ini. Sistem perlu menyediakan resource yang cukup agar permintaan dapat diproses tanpa menghasilkan latency yang terlalu tinggi. Platform machine learning seperti Azure menyediakan online endpoint untuk menjalankan inference secara real-time.

Batch Inference

Batch inference memproses data dalam jumlah besar secara sekaligus atau berdasarkan jadwal tertentu. Pendekatan ini cocok ketika aplikasi tidak membutuhkan respons secara langsung.

Misalnya, perusahaan dapat menggunakan batch inference untuk menganalisis kumpulan data pelanggan, menghasilkan prediksi secara berkala, atau memproses data dalam jumlah besar pada waktu tertentu. Azure Machine Learning menyediakan batch endpoint untuk menjalankan pekerjaan inference secara asynchronous pada data dalam jumlah besar.

Edge Inference

Edge inference menjalankan model secara langsung pada perangkat tempat data dihasilkan, seperti smartphone, kamera, sensor, atau perangkat IoT. Pendekatan ini mengurangi kebutuhan mengirim seluruh data ke server cloud sebelum sistem menghasilkan output.

Edge inference dapat membantu mengurangi latency dan penggunaan bandwidth. Pendekatan ini juga dapat memberikan keuntungan privasi ketika pemrosesan data sensitif berlangsung secara lokal. Namun, keterbatasan kemampuan perangkat membuat model dan resource harus disesuaikan dengan spesifikasi perangkat yang digunakan.

Peran AI Inference dalam Menjalankan Model AI

AI inference menjadi penghubung antara model yang sudah dilatih dengan aplikasi yang menggunakannya. Tanpa inference, model yang selesai melalui training belum dapat memberikan hasil kepada pengguna dalam sebuah aplikasi.

Mengubah Model Menjadi Layanan AI

Model AI perlu ditempatkan dalam lingkungan yang dapat menerima input dan mengembalikan output. Proses deployment dan serving membantu menyediakan akses tersebut melalui endpoint atau mekanisme lainnya.

Microsoft menjelaskan bahwa endpoint dapat menjadi alamat yang digunakan aplikasi untuk memanggil model. Endpoint juga dapat menangani mekanisme seperti autentikasi, otorisasi, dan routing menuju deployment yang menjalankan model.

Dengan pendekatan tersebut, aplikasi tidak perlu menangani seluruh proses model secara langsung. Aplikasi cukup mengirimkan input melalui interface yang tersedia dan menerima hasil inference sebagai output.

Mendukung Aplikasi Real-Time

Banyak aplikasi AI membutuhkan respons cepat agar pengalaman pengguna tetap baik. Chatbot, sistem rekomendasi, pencarian berbasis AI, dan berbagai aplikasi interaktif membutuhkan inference yang dapat menangani permintaan dalam waktu singkat.

Karena itu, infrastruktur inference perlu memperhatikan latency dan throughput. Ketika jumlah pengguna meningkat, sistem juga perlu mampu menangani lebih banyak permintaan tanpa menurunkan kualitas layanan secara signifikan.

Memproses Data dalam Skala Besar

Tidak semua kebutuhan AI membutuhkan respons langsung. Beberapa bisnis justru perlu memproses data dalam jumlah besar secara berkala. Pada kondisi tersebut, batch inference dapat membantu menjalankan model terhadap banyak data tanpa harus memproses setiap permintaan secara interaktif.

Pendekatan ini dapat membantu bisnis menggunakan resource secara lebih efisien karena workload dapat terjadwalkan sesuai kebutuhan. Pemilihan real-time atau batch inference sebaiknya mengikuti karakteristik aplikasi dan target waktu pemrosesan.

Menjalankan Generative AI

Generative AI membuat kebutuhan inference semakin kompleks karena model seperti Large Language Model (LLM) dapat berukuran besar dan harus menghasilkan output secara bertahap. Sistem tidak hanya perlu menjalankan model, tetapi juga mengelola resource agar dapat melayani banyak permintaan.

Karena itu, berbagai inference engine dan serving framework dikembangkan untuk mengoptimalkan penggunaan resource. NVIDIA, misalnya, menyediakan Triton Inference Server untuk deployment berbagai model dan mendukung workload real-time maupun batch.

Infrastruktur yang Dibutuhkan untuk AI Inference

Kebutuhan infrastruktur inference bergantung pada ukuran model, jenis input, target latency, jumlah permintaan, dan cara deployment. Workload sederhana mungkin dapat berjalan menggunakan CPU, sedangkan model AI berukuran besar dapat membutuhkan GPU atau akselerator lainnya.

Selain compute, sistem juga membutuhkan memory dan storage untuk menyimpan model serta data yang diperlukan selama proses inference. Pada deployment produksi, inference server atau endpoint membantu menghubungkan model dengan aplikasi yang mengirimkan permintaan.

Ketika traffic meningkat, sistem dapat membutuhkan strategi scaling agar mampu menangani lebih banyak request. Untuk LLM, teknologi seperti vLLM menggunakan optimasi seperti continuous batching dan pengelolaan memory untuk meningkatkan throughput serta efisiensi inference.

Pemilihan infrastruktur sebaiknya mengikuti kebutuhan workload, bukan sekadar menggunakan hardware dengan spesifikasi tertinggi. Model yang lebih besar belum tentu membutuhkan konfigurasi yang sama dengan model lain karena karakteristik dan pola penggunaannya dapat berbeda.

Tantangan dalam AI Inference

Implementasi sistem inference di lingkungan produksi memerlukan perencanaan matang demi menjaga stabilitas aplikasi. Berikut beberapa tantangan utama yang wajib tim IT antisipasi.

Menjaga Keseimbangan Performa dan Biaya

Salah satu tantangan utama inference adalah menjaga keseimbangan antara performa sistem dan efisiensi biaya. Sistem yang membutuhkan respons sangat cepat dapat memerlukan resource komputasi yang jauh lebih besar, sementara workload dengan jumlah permintaan tinggi membutuhkan kemampuan scaling yang adaptif agar layanan tetap tersedia.

Meminimalkan Latency pada Aplikasi Real-Time

Latency menjadi perhatian penting, terutama untuk kebutuhan aplikasi real-time. Selain waktu yang dibutuhkan model untuk melakukan perhitungan, proses komunikasi jaringan, pemrosesan format input, antrean request, dan penyaringan data setelah model menghasilkan output juga memengaruhi latency.

Manajemen Resource untuk Generative AI

Pada sektor generative AI, ukuran model yang raksasa dan lonjakan jumlah permintaan dapat meningkatkan kebutuhan resource secara drastis. Karena itu, proses deployment inference perlu mempertimbangkan teknik optimasi model, pemilihan spesifikasi hardware, sistem batching, dan strategi scaling agar penggunaan resource tetap efisien.

Penutup

AI inference merujuk pada proses penggunaan model AI terlatih untuk memproses data baru dan menghasilkan output. Berbeda dengan training, inference tidak berfokus pada pembelajaran model, melainkan mengandalkan kemampuan yang telah model ai pelajari sebelumnya. Penerapannya dapat menggunakan real-time, batch, maupun edge inference sesuai kebutuhan workload.

Bagi bisnis yang ingin menjalankan aplikasi AI secara mandiri, infrastruktur menjadi salah satu bagian penting yang perlu anda persiapkan. Cloud VPS IDCloudHost dapat menjadi salah satu pilihan untuk menjalankan berbagai workload digital, termasuk aplikasi dan layanan yang membutuhkan lingkungan server virtual. Dengan memilih spesifikasi yang sesuai dengan kebutuhan aplikasi, bisnis dapat menyiapkan infrastruktur yang lebih fleksibel untuk mendukung pengembangan layanan berbasis AI.