Batch Inference
Categoria
MLOps e Infraestrutura
Batch Inference e o modo de operacao onde um modelo de ML processa grandes volumes de dados de uma so vez em lotes agendados. Ideal para cenarios que nao exigem resposta em tempo real, como scoring de clientes, recomendacoes diarias e relatorios periodicos.
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MLOps e Infraestrutura
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O que e Batch Inference
Batch Inference e o processamento de predicoes de machine learning em grandes lotes de dados de forma agendada, ao contrario da inferencia em tempo real que processa uma requisicao por vez. E o metodo mais eficiente em termos de custo para cenarios onde as predicoes nao 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
- Previsao de demanda para proxima semana
- Segmentacao de clientes atualizada mensalmente
A Trilion implementa batch inference em cenarios onde o custo-beneficio e prioridade, utilizando infraestrutura escalavel que processa grandes volumes de dados nos horarios de menor custo computacional.
