Tiempo de inferencia

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se refiere al tiempo que un modelo entrenado tarda en generar una predicción o resultado a partir de datos de entrada nuevos.

Este concepto es crucial en aplicaciones en tiempo real, como vehículos autónomos, sistemas de reconocimiento facial o asistentes virtuales, donde la velocidad de respuesta tiene un impacto directo en la experiencia del usuario o en la funcionalidad del sistema.

El tiempo de inferencia depende de factores como la complejidad del modelo, la arquitectura utilizada, la cantidad de datos de entrada y las capacidades del hardware sobre el que se ejecuta.

Optimizar el tiempo de inferencia implica encontrar un equilibrio entre la precisión del modelo y su rendimiento, utilizando técnicas como la cuantización, el pruning o despliegues en hardware especializado como TPU o GPU.