Оффлайн пакетный инференс — это процесс запуска моделей на больших статических датасетах для генерации предсказаний пакетами (batch), а не по одному в реальном времени (онлайн-инференс). Он называется “оффлайн”, потому что не происходит интерактивно — это массовая обработка данных в фоновом режиме.
Для сравнения, онлайн-инференс — это когда модель делает предсказания по запросу, например, когда клиент обращается за результатом.
Ключевые преимущества оффлайн пакетного инференса:
- Предварительный расчёт предсказаний снижает нагрузку на онлайн-системы.
- Можно использовать более сложные модели, которые были бы слишком медленными для онлайн-инференса.
- Есть возможность пост-обработки и валидации предсказаний до их использования в продакшене.
Когда стоит использовать оффлайн пакетный инференс:
- Ваши данные редко меняются, и вам не нужны предсказания в реальном времени.
- Нужно обработать большой датасет, а предсказания можно сохранить и использовать позже.
- Модель слишком большая или медленная для онлайн-инференса, но отлично работает при запуске “впрок”.
- Вы хотите валидировать или проверить предсказания до их выдачи пользователям (например, для контроля качества или соответствия требованиям).