Hvad betyder Batch inference?
Batch inference er brugen af en model på en samling opgaver. Det kan være natlig klassifikation af dokumenter, udtræk fra et produktkatalog eller evaluering af mange testspørgsmål. Arbejdet afleveres og resultaterne hentes senere efter en defineret proces.
Begrebet bruges både om praktisk gruppering af inferens på egen infrastruktur og om leverandørers asynkrone batch-API'er. Vilkår, tidsfrister og priser varierer mellem tjenester. En bestemt rabat eller gennemløbstid bør derfor kun angives med en aktuel kilde og den relevante afgrænsning.
Batchbehandling er velegnet, når ventetid er acceptabel, men stiller krav til status og fejlhåndtering. En accepteret batch betyder ikke, at alle opgaver er gennemført korrekt. Hvert resultat skal kunne kobles til det rigtige input og valideres.
Giv hver opgave en stabil identifikator
Resultater kan komme tilbage i en anden rækkefølge end inputtene. Brug derfor en entydig opgave-ID frem for at koble efter position. Gem relevant modelversion, inputreference og status, så en fejl kan undersøges uden at gentage hele samlingen.
Skeln mellem accepteret, behandlet, fejlet, valideret og anvendt. En fil med modeloutput er ikke i sig selv dokumentation for, at data er indlæst korrekt i næste system.
Gentag kun det nødvendige arbejde
En batch kan have delvise fejl eller opgaver, der udløber. Planlæg, hvordan de identificeres og genkøres. Hvis resultater påvirker andre systemer, skal genkørsler være beskyttet mod dubletter eller gentagne handlinger.
Aftal også, hvordan inputændringer håndteres, mens arbejdet kører. Et gammelt resultat bør ikke overskrive nyere data, blot fordi det ankommer senere. Versionskontrol eller kontrol af den aktuelle kilde kan være nødvendig.
Et eksempel fra praksis
Forestil jer en grossist, der vil foreslå kategorier til et katalog. Hver vare får en opgave-ID og en reference til produktdataenes version. Modellen behandler opgaverne asynkront, og resultaterne går gennem en validering af tilladte kategorier.
Varer med fejl eller ændrede kildedata lægges i en særskilt kø. Kun godkendte resultater for den aktuelle version kan anvendes. Piloten måler samlet tid, genforsøg og godkendelsesgrad, så den planlagte natlige proces kan vurderes på mere end antallet af afsluttede modelkald.
Typiske faldgruber
- Input og output kan blive koblet efter rækkefølge i stedet for stabil ID.
- En batch med delvise fejl kan blive behandlet som fuldt gennemført.
- Forsinkede resultater kan overskrive nyere oplysninger uden versionskontrol.
Det skal I afklare
- Kan hvert resultat spores til præcis opgave, inputversion og modelversion?
- Hvordan genkøres fejl uden at skabe dubletter?
- Hvilke valideringer skal være bestået, før et resultat anvendes?
Spørgsmål og svar
Er batch inference det samme som batch size under træning?
Nej. Batch inference anvender en færdig model på mange opgaver. Batch size under træning beskriver, hvor mange eksempler der indgår i en parameteropdatering.
Er batch altid billigere end almindelige kald?
Ikke som universel regel. Det afhænger af tjenestens aktuelle priser og jeres samlede proces. Ventetid, genkørsler og validering skal også medregnes.
Kilder og videre læsning
De tekniske begreber bygger på nedenstående kilder. Eksemplerne er illustrative og viser, hvordan I kan arbejde med emnet.
- Claude Platform: Batch processing ↗Et konkret eksempel på asynkrone batchopgaver, resultater og fejlstatus.
- Hugging Face: Inference Endpoints ↗Infrastruktur og kapacitet omkring inferens.