Inference Endpoints als Wegbereiter für KI in der Produktionsumgebung

Im Zeitalter der digitalen Transformation und des verstärkten Einsatzes von Künstlicher Intelligenz (KI) in verschiedenen Branchen, gewinnt das Thema Inference Endpoints zunehmend an Bedeutung. Diese Schnittstellen ermöglichen es Unternehmen, trainierte maschinelle Lernmodelle effizient und sicher in der Produktion einzusetzen, um Echtzeitvorhersagen und Analysen durchzuführen.

Inference Endpoints sind spezielle Dienste, die eine Schnittstelle zwischen trainierten KI-Modellen und Endanwendungen bilden. Sie fungieren als Brücke, die es ermöglicht, Vorhersagemodelle in einer für den produktiven Einsatz geeigneten Infrastruktur zu hosten, ohne dass sich die Nutzer um die Details des Unterbaus oder die Verwaltung von Ressourcen kümmern müssen.

Die Vorteile von Inference Endpoints liegen auf der Hand. Sie vereinfachen die Bereitstellung von Modellen, indem sie eine einfache und schnelle Möglichkeit bieten, Modelle als produktionsbereite APIs zu implementieren. Unternehmen können ihre Modelle mit nur wenigen Klicks in einer dedizierten und sicheren Infrastruktur bereitstellen, ohne sich mit Containern, GPUs oder anderen Aspekten des MLOps auseinandersetzen zu müssen.

Ein weiterer Vorteil besteht darin, dass die Produktionskosten gesenkt werden können. Durch die Nutzung einer vollständig verwalteten Produktionslösung zur Inferenz zahlen Kunden nur für die tatsächlich genutzte Rechenleistung. Dieses Pay-as-you-go-Modell stellt sicher, dass Unternehmen nur für das bezahlen, was sie auch wirklich benötigen.

In Bezug auf die Sicherheit bieten Inference Endpoints mehrere Sicherheitsstufen, um den unterschiedlichen Anforderungen von Unternehmen gerecht zu werden. Geschützte Endpunkte erfordern eine gültige Authentifizierung und sind über das Internet zugänglich. Öffentliche Endpunkte sind ebenfalls über das Internet zugänglich, benötigen jedoch keine Authentifizierung. Private Endpunkte hingegen sind nur über eine gesicherte Direktverbindung zu einem Virtual Private Cloud (VPC) innerhalb einer Region erreichbar und nicht über das Internet zugänglich.

Der Einsatz von Inference Endpoints ist denkbar einfach. Nutzer wählen das Modell aus, das sie bereitstellen möchten, und entscheiden sich für eine Cloud- und eine Region, die ihren Anforderungen entspricht. Anschließend wählen sie das gewünschte Sicherheitsniveau und erstellen ihren Endpunkt, der in wenigen Minuten einsatzbereit ist. Die Verwaltung umfasst Funktionen wie Autoscaling, Zugriffsprotokolle, Überwachung, benutzerdefinierte Metrikrouten und vieles mehr. All dies kann sehr einfach über eine Benutzeroberfläche oder programmatisch über eine API bzw. CLI durchgeführt werden.

Ein erfolgreiches Beispiel für den Einsatz von Inference Endpoints ist Musixmatch, das weltweit führende Unternehmen für Musikdaten. Hier werden individuelle Texteinbettungsgenerierungs-Pipelines über solche Endpunkte betrieben. Die einfache Definition einer vollständig individuellen Schnittstelle vom Modell zum Inferenzprozess ermöglichte es dem Unternehmen, den Code in nur wenigen Stunden anzupassen und einen funktionsfähigen und vollständig individuellen Endpunkt zu haben.

Preislich unterscheiden sich die Angebote je nach Leistungsumfang. So gibt es einerseits die Möglichkeit, die CPU- und GPU-Rechenressourcen im Self-Service zu bezahlen, wobei die Preise pro Minute abgerechnet und monatlich in Rechnung gestellt werden. Andererseits gibt es kundenspezifische Preise, die auf Volumenverpflichtungen und Jahresverträge basieren und dedizierte Unterstützung sowie Service-Level-Agreements (SLAs) beinhalten.

Inference Endpoints bieten also eine sichere Produktionslösung für die einfache Bereitstellung von Modellen aus dem Hugging Face Hub oder anderen Quellen auf einer dedizierten und skalierbaren Infrastruktur. Durch das Angebot von Hugging Face können Benutzer über 60.000+ Transformer-, Diffuser- und Sentence-Transformer-Modelle für NLP-, Computer Vision- oder Sprachaufgaben bereitstellen. Die Endpunkte sind vollständig von den Quell-Repositories des Hugging Face Hub entkoppelt, um höchste Sicherheits- und Zuverlässigkeitsstandards zu gewährleisten.

Neben den standardmäßigen Modellen können auch benutzerdefinierte Modelle oder Containerbilder, die auf externen Diensten wie Docker Hub, AWS ECR, Azure ACR oder Google GCR verwaltet werden, eingesetzt werden. Dies bietet Unternehmen Flexibilität und Kontrolle über ihre KI-Inferenzprozesse und ermöglicht es ihnen, ihre maschinellen Lernmodelle schnell und sicher in der Produktion zu skalieren.

Inference Endpoints sind somit ein Schlüsselwerkzeug für Unternehmen, die den Weg von der Forschung zur Produktion effizient überbrücken und ihre KI-Modelle mit minimalem Aufwand und maximaler Sicherheit in produktive Anwendungen integrieren möchten.