Batch Inference
Categoria
MLOps é Infraestrutura
Batch Inference é o modo de operação onde um modelo de ML processa grandes volumes de dados de uma so vez em lotes agendados. Ideal para cenários que não exigem resposta em tempo real, como scoring de clientes, recomendações diarias é relatorios periodicos.
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MLOps é Infraestrutura
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O que é Batch Inference
Batch Inference é o processamento de predições de machine learning em grandes lotes de dados de forma agendada, ao contrario da inferência em tempo real que processa uma requisicao por vez. E o método mais eficiente em termos de custo para cenários onde as predições não precisam ser instantaneas.
Caracteristicas:
- Processa milhares ou milhoes de registros de uma vez
- Execucao agendada (diaria, semanal, horaria)
- Resultados armazenados em banco ou arquivo
- Uso eficiente de recursos computacionais
Casos de uso:
- Scoring de risco de credito para portfolio inteiro
- Recomendacoes de produtos atualizadas diariamente
- Previsão de demanda para proxima semana
- Segmentacao de clientes atualizada mensalmente
A Trilion implementa batch inference em cenários onde o custo-benefício é prioridade, útilizando infraestrutura escalável que processa grandes volumes de dados nos horarios de menor custo computacional.
