1、Batch推理概述

大家好，我是这次课程的主讲。今天咱们来聊聊Batch推理——这个在AI部署里绕不开的话题。

说实话，我刚开始接触推理部署时，也踩过不少坑。有一次线上服务突然扛不住压力，查了半天才发现是Batch策略没配好。嗯，从那以后我就特别重视这块了。

什么是Batch推理

Batch推理，说白了就是一次处理一批数据。

你想想看，模型推理就像工厂里的流水线。单条推理就是一次只加工一个零件，Batch推理就是一次加工一整箱零件。GPU这种硬件，天生就适合并行计算。一次处理的数据越多，硬件利用率就越高。

举个例子：

# 单条推理
input = "今天天气怎么样"
result = model.predict(input)

# Batch推理
inputs = ["今天天气怎么样", "明天会下雨吗", "后天温度多少"]
results = model.predict(inputs, batch_size=3)

我在项目中遇到过，同样的模型，用Batch推理吞吐量能提升5-10倍。当然，这不是说Batch越大越好，后面我们会聊到这个问题。

Batch推理与在线推理的区别

这两者的区别，我习惯用一个表格来说明：

对比维度	Batch推理	在线推理
响应时间	秒级到小时级	毫秒级
数据量	大批量（千/万级）	单条或小批量
硬件利用率	高	低（有闲置）
适用场景	离线任务、定时任务	实时API、交互式应用
成本	相对较低	相对较高

为什么会这样？

在线推理要求低延迟。用户点一下按钮，你总不能让他等10秒吧？所以每次只能处理少量数据，GPU经常处于「吃不饱」的状态。

Batch推理就不一样了。它不要求实时响应，可以攒够一批数据再处理。GPU能一直满负荷运转，单位成本自然就降下来了。

Batch推理的应用场景

我个人觉得，Batch推理最适合下面这三类场景：

1. 离线数据处理

这是最常见的场景。比如你有一百万条用户评论，需要做情感分析。在线推理一条一条处理，得跑到猴年马月去？

用Batch推理，分分钟搞定。我在项目中做过一个文本分类任务，100万条数据，单条推理要跑3天，改成Batch推理后，6小时就出结果了。

2. 定时任务

很多业务场景不需要实时推理。比如每天凌晨跑一次用户画像更新，或者每小时做一次风险检测。

这种定时任务，天然适合Batch推理。你可以把这段时间内产生的数据攒起来，一次性处理。既省资源，又省成本。

3. 大规模数据清洗

数据清洗是AI项目里最脏最累的活。你想想看，原始数据里什么妖魔鬼怪都有：空值、异常值、格式不对的、编码乱了的……

用Batch推理来做数据清洗，效率高得不是一星半点。比如用模型判断某条数据是否异常，或者用NLP模型做文本标准化。

我曾经接手过一个项目，客户给的数据质量极差。我们写了个Batch推理的清洗流程，把几千万条数据过了一遍，把脏数据都标记出来。嗯，那之后模型效果直接提升了15%。

Batch推理的核心逻辑

下面这张图，是我自己总结的Batch推理流程：

这个流程看着简单，但每个环节都有坑。比如数据预处理，不同数据类型的padding方式不一样；Batch组装时，要处理好变长输入的问题；结果解析时，要注意保持顺序一致性……

这些细节，后面几章我们会一个一个拆开来讲。

总结一下

Batch推理不是什么高深的技术，但它确实能帮你省下不少钱和时间。我见过太多团队，明明可以用Batch推理解决的问题，非要上在线推理，结果GPU利用率不到10%，成本还高得吓人。

记住一句话：能用Batch就别用在线，能攒一批就别一条一条来。

当然，具体怎么选，还得看你的业务场景。后面我们会聊到如何根据实际情况做权衡。

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