В чём разница между batch inference и asynchronous inference в машинном обучении?

Разница между batch inference и asynchronous inference в машинном обучении заключается в подходе к обработке данных. ml-system-design.ru www.geeksforgeeks.org

Batch inference — это процесс, при котором модель машинного обучения применяется к большому объёму накопленных данных за один раз. ml-system-design.ru Данные собираются, хранятся и обрабатываются периодически, а не в реальном времени. www.geeksforgeeks.org Этот метод подходит для обработки больших объёмов данных, когда время не является критическим фактором. ml-system-design.ru

Asynchronous inference — это подход, при котором запросы на инференс обрабатываются независимо и не требуют мгновенного ответа. ml-system-design.ru Запросы обрабатываются в фоновом режиме, а результаты могут быть получены позже. ml-system-design.ru Этот метод полезен для приложений, требующих немедленной обработки данных, так как позволяет системе обрабатывать другие задачи во время ожидания результата инференса. ml-system-design.ru www.geeksforgeeks.org

Таким образом, batch inference ориентирован на обработку больших объёмов данных, а asynchronous inference — на работу с данными в реальном времени и обработку нескольких задач одновременно. ml-system-design.ru www.geeksforgeeks.org