Inferência em IA
O que é inferência em IA, diferença entre treinamento e inferência, e como otimizar a velocidade do seu assistente.
Inferência é o processo de usar um modelo de IA já treinado para gerar respostas ou previsões. Enquanto o treinamento ensina o modelo (pode levar semanas e milhões de dólares), a inferência é o uso prático — quando você manda uma mensagem e recebe uma resposta.
O pipeline de inferência inclui:
- Pré-processamento — tokenizar a entrada do usuário
- Forward Pass — o texto passa por todas as camadas do modelo
- Sampling — selecionar os tokens de saída (temperatura, top-p)
- Decodificação — converter tokens de volta em texto
- Streaming — entregar a resposta progressivamente
Fatores que afetam velocidade:
- Tamanho do modelo — modelos maiores = mais lentos
- Comprimento do contexto — mais contexto = mais cálculo
- Hardware — GPU » CPU para inferência
- Batch size — processar múltiplas requisições juntas
- Quantização — modelos menores = inferência mais rápida
Quando você pergunta ao OpenClaw “qual a previsão do tempo?”, a inferência:
- Leva ~0.5-2s com API cloud (GPT-4, Claude)
- Leva ~2-10s com modelo local (Ollama, dependendo do hardware)
- O streaming permite ver a resposta sendo construída em tempo real
O OpenClaw otimiza inferência de várias formas: usa streaming para entregar respostas progressivamente, suporta cache de contexto para conversas longas, e permite escolher entre modelos cloud (mais rápidos) e locais (mais privados) dependendo da sua prioridade.
- Latência — tempo de resposta dos modelos
- Streaming — entrega progressiva de respostas
- Token — as unidades processadas na inferência
- Guia de Performance — otimize a velocidade
- Tutorial: Modelos Rápidos — configure para menor latência