Wat is batch-inferentie en waarom is het belangrijk?

In machine learning is het bouwen van een model slechts de eerste stap. De werkelijke waarde ontstaat wanneer het wordt gebruikt om voorspellingen te doen die zakelijke beslissingen ondersteunen. Deze fase wordt inferentie genoemd en vindt meestal op twee manieren plaats: real-time inferentie voor directe resultaten, of batch-inferentie voor grootschalige, geplande verwerking.

Batch-inferentie wordt op grote schaal gebruikt om grote hoeveelheden data efficiënt en tegen lagere kosten te verwerken wanneer directe antwoorden niet vereist zijn. Het speelt een sleutelrol in veel dataintensieve AI-systemen.

Deze gids legt uit wat batch-inferentie is, waarom het belangrijk is, hoe het zich verhoudt tot real-time inferentie, en meer.

Wat is batch-inferentie?

Batch-inferentie, ook wel offline inferentie genoemd, is het proces waarbij een machine learning-model wordt gebruikt om in één keer voorspellingen te genereren voor een grote dataset. In plaats van elk record te scoren zodra het binnenkomt, wordt data verzameld over een bepaalde periode en op basis van een planning verwerkt, bijvoorbeeld per uur, dag of week.

Het hoofddoel van batch-inferentie is een hoge doorvoer in plaats van een lage latentie. Het is ontworpen om grote hoeveelheden data efficiënt te verwerken, waardoor het ideaal is voor toepassingen waarbij directe voorspellingen niet nodig zijn en resultaten vooraf kunnen worden gegenereerd, opgeslagen en gebruikt wanneer dat nodig is.

Belangrijkste kenmerken van batch-inferentie

De kernmethodologie van batch-inferentie wordt bepaald door verschillende onderscheidende kenmerken die het scheiden van andere implementatiestrategieën.

• Verwerking van grote datavolumes: Het is specifiek ontworpen om grote datasets te verwerken, van duizenden tot miljarden datapunten in één run.
• Geplande uitvoering: Inferentietaken worden niet geactiveerd door individuele gebruikersverzoeken, maar worden automatisch uitgevoerd met vooraf bepaalde intervallen via schedulers zoals cron jobs of orchestratietools zoals Apache Airflow.
• Asynchrone werking: Het systeem dat de voorspellingen aanvraagt, wacht niet op een direct antwoord. De resultaten worden opgeslagen in een database, data lake of bestandssysteem om te worden geraadpleegd wanneer dat nodig is.
• Doorvoer boven latentie: De belangrijkste prestatie-indicator is het volume aan data dat over een bepaalde periode wordt verwerkt (doorvoer), niet de snelheid van een individuele voorspelling (latentie).

Waarom is batch-inferentie belangrijk?

Batch-inferentie is belangrijk omdat het een schaalbare en kosteneffectieve manier biedt om machine learning-modellen uit te voeren op grote datasets wanneer directe voorspellingen niet nodig zijn.

• Kostenefficiëntie en optimalisatie van middelenBatch-jobs kunnen buiten de piekuren of op goedkopere infrastructuur worden uitgevoerd. Het verwerken van gegevens in groepen verbetert bovendien het gebruik van GPU's, TPU's en CPU's, wat helpt om de totale rekenkosten te verlagen.
• Hoge doorvoer voor grootschalige datasetsHet is zeer geschikt voor het scoren van miljoenen records, grote productcatalogi of historische datasets. Batch-systemen zijn gebouwd om grote hoeveelheden gegevens snel en betrouwbaar te verwerken.
• Vereenvoudigde infrastructuur en planningVergeleken met real-time inference-API's zijn batch-systemen vaak eenvoudiger te bouwen, in te plannen en te onderhouden, met minder operationele complexiteit.

Verbeterd hardwaregebruik (GPU's, TPU's en CPU's)Moderne accelerators presteren het best wanneer ze veel taken parallel afhandelen. Batch-inference maakt hier gebruik van door meerdere inputs tegelijk te verwerken voor snellere en efficiëntere voorspellingen.

Batch-inference versus real-time inference

Het belangrijkste verschil tussen batch-inference en real-time inference is het moment waarop voorspellingen worden gegenereerd en hoe snel de resultaten nodig zijn. De keuze tussen beide hangt af van de vereisten van de toepassing.

Batch-inference verwerkt grote hoeveelheden gegevens op basis van een planning, zoals per uur, dagelijks of 's nachts. Voorspellingen worden in bulk gegenereerd en opgeslagen voor later gebruik. Het is ontworpen voor een hoge doorvoer en efficiëntie in plaats van voor directe responstijden. 

Een e-commercebedrijf kan bijvoorbeeld een nachtelijke job uitvoeren om productaanbevelingen voor alle gebruikers te genereren voor de volgende dag.

Real-time inference, ook wel online inference genoemd, genereert voorspellingen op het moment dat er nieuwe gegevens binnenkomen. Het werkt meestal via een API en geeft resultaten binnen milliseconden terug. Dit maakt het ideaal voor toepassingen die onmiddellijke beslissingen vereisen. 

Een fraudedetectiesysteem moet bijvoorbeeld een transactie direct evalueren voordat deze wordt goedgekeurd of geblokkeerd.

Kort gezegd: gebruik batch-inference wanneer voorspellingen vooraf kunnen worden voorbereid, en gebruik real-time inference wanneer resultaten onmiddellijk nodig zijn.

Hoe zit het met het middenveld? Streaming- en micro-batch-inference

In de praktijk passen veel productiesystemen niet precies in een van beide categorieën. Een derde patroon, soms streaming-inferenceofmicro-batch-inferencegenoemd, bevindt zich tussen de twee uitersten. In plaats van te wachten tot er een grote batch is verzameld, verwerkt micro-batching kleine groepen records in bijna real-time met behulp van korte, doorlopende tijdvensters (bijvoorbeeld elke paar seconden of minuten).

Deze aanpak is gebruikelijk bij LLM-serving, waarbij tools zoals vLLM gebruikt continuous batching om inkomende verzoeken dynamisch te groeperen zodra ze binnenkomen, in plaats van te wachten op een volledige batch of ze stuk voor stuk te verwerken. Ray ServeenApache Flink worden ook veel gebruikt voor het bouwen van streaming-inferentiepijplijnen.

Micro-batching is een goede keuze wanneer je een lagere latentie nodig hebt dan bij traditionele batch-jobs, maar de infrastructuurkosten van een volledig real-time systeem niet kunt rechtvaardigen.

Lees ook:Wat is AI-modelimplementatie

Wanneer moet je batch-inferentie gebruiken?

Je moet batch-inferentie gebruiken wanneer voorspellingen nodig zijn voor grote hoeveelheden data, maar niet in real-time. Het is de beste keuze wanneer efficiëntie, schaalbaarheid en kostenbesparing belangrijker zijn dan directe antwoorden. Dit zijn de ideale use-cases voor batch-inferentie:

• Aanbevelingssystemen en personalisatie: Het genereren van dagelijkse of wekelijkse aanbevelingen voor producten, films of content voor een volledig gebruikersbestand. De aanbevelingen worden offline berekend en opgeslagen, zodat ze snel kunnen worden getoond wanneer een gebruiker de site of app bezoekt.
• Fraudedetectie en risicoscoring: Hoewel real-time inferentie wordt gebruikt om frauduleuze transacties te blokkeren, wordt batch-inferentie ingezet om complexe modellen uit te voeren op historische data om fraudenetwerken te identificeren, nieuwe verdachte patronen te ontdekken en wekelijkse risicoscores voor accounts te berekenen.
• Natuurlijke taalverwerking en documentclassificatie: Het classificeren, samenvatten of uitvoeren van sentimentanalyses op een grote verzameling documenten, artikelen of klantrecensies die in de loop van de tijd zijn verzameld.
• Beeld- en videoverwerking op schaal: Het analyseren van een volledige bibliotheek met afbeeldingen of video's voor objectdetectie, contentmoderatie of tagging. Bijvoorbeeld het dagelijks verwerken van alle nieuwe videouploads naar een platform.
• ETL-pijplijnen en feature engineering: Als onderdeel van een datapijplijn kan batch-inferentie worden gebruikt om voorspellende kenmerken (zoals de lifetime value-score van een klant) te genereren, die vervolgens worden opgeslagen in een feature store voor gebruik door andere modellen.
• Voorspellende analyses en forecasting: Het genereren van bedrijfsprognoses voor verkoop, vraag of voorraad op wekelijkse of maandelijkse basis.

Wanneer Batch Inference niet de juiste keuze is

Batch inference is niet geschikt wanneer voorspellingen direct moeten worden gedaan als reactie op live gebeurtenissen. In deze gevallen zijn vertragingen door geplande verwerking onacceptabel.

Voorbeelden hiervan zijn live fraudedetectie tijdens een kaartbetaling, real-time advertentieveilingen, directe taalvertaling en dynamische prijsstelling op basis van actuele marktactiviteit.

Wat zijn de belangrijkste onderdelen van een Batch Inference-systeem?

Een batch inference-systeem is een pijplijn van verbonden onderdelen die samenwerken om op grote schaal voorspellingen te genereren. Elke laag speelt een specifieke rol bij het verplaatsen van gegevens, het draaien van modellen en het betrouwbaar leveren van resultaten. Bekijk de onderdelen van batch inference: 

• Data Ingestion & Storage-laag: Deze laag verzamelt en slaat de ruwe gegevens op die voor voorspellingen worden gebruikt. Dit is doorgaans een data lake of data warehouse zoals AWS S3, Google Cloud Storage, Snowflake of BigQuery.
• Modelregister: Een modelregister slaat getrainde machine learning-modellen op, beheert versies en houdt toezicht. Het helpt teams bij het bijhouden van modelmetadata en zorgt ervoor dat de juiste modelversie wordt gebruikt tijdens de inferentie. Veelgebruikte tools zijn MLflow en Vertex AI Model Registry.
• Orchestration & Scheduling-laag: Deze laag bepaalt wanneer taken worden uitgevoerd en beheert workflow-afhankelijkheden. Het plant pijplijnen, handelt herpogingen af en bewaakt de uitvoering. Populaire tools zijn Apache Airflow, Prefect en Dagster.
• Batch Inference Engine (Compute-laag): De compute-laag voert de daadwerkelijke voorspellingen uit. Er wordt vaak gebruikgemaakt van gedistribueerde verwerkingsframeworks zoals Apache Spark, Ray of Dask om inferentie parallel op veel machines uit te voeren.
• Prediction Store (Output-laag): Nadat voorspellingen zijn gegenereerd, worden de resultaten opgeslagen voor downstream-applicaties en analyseteams. Veelgebruikte bestemmingen zijn databases, data warehouses of bestanden in formaten zoals Parquet of Delta Lake.
• Monitoring & Observability: Deze laag houdt de gezondheid van het systeem, pijplijnfouten, runtime-prestaties, data drift, modelverval en SLA-naleving bij. Tools zoals Prometheus, Grafana en ML-monitoringplatforms worden hiervoor veel gebruikt.

Lees ook:On-premise LLM-implementatie: Veilige & schaalbare AI-oplossingen

Hoe werkt Batch Inference?

Batch inference werkt door gegevens te verzamelen, deze in groepen door een machine learning-model te verwerken en de voorspellingen op te slaan voor later gebruik. De workflow is meestal geautomatiseerd en wordt ingepland om met regelmatige tussenpozen te draaien.

Dataverzameling en preprocessing

Het proces begint met het ophalen van gegevens uit bronnen zoals databases, data lakes of datawarehouses. Deze ruwe data wordt vervolgens opgeschoond, getransformeerd en voorbereid zodat deze voldoet aan het invoerformaat dat het model vereist.

Modelladen en batchvoorbereiding

Vervolgens laadt het systeem de vereiste versie van het getrainde model uit het modelregister. De voorbereide data wordt opgedeeld in kleinere batches, waarbij de batchgrootte wordt gekozen om de snelheid en hardwareprestaties te optimaliseren.

Voorspellingen uitvoeren

Elke batch wordt door het model gestuurd om voorspellingen te genereren. Door gebruik te maken van GPU's, TPU's of gedistribueerde systemen kunnen veel records tegelijkertijd worden verwerkt, wat zorgt voor inferentie met een hoge doorvoer.

Nabewerking en opslag

De output van het model heeft mogelijk aanvullende verwerking nodig, zoals het omzetten van waarschijnlijkheden naar labels, het formatteren van resultaten of het combineren van voorspellingen met bedrijfsgegevens. De uiteindelijke resultaten worden vervolgens opgeslagen in een database, warehouse of bestandssysteem voor latere toegang.

Planning en orkestratie

De volledige pipeline wordt beheerd door orkestratietools zoals Apache Airflow, Prefect of cron-jobs. Deze tools plannen runs, beheren afhankelijkheden tussen taken en handelen automatisch retries of fouten af.

Hoe optimaliseer je de prestaties van batch-inferentie?

Het optimaliseren van de prestaties van batch-inferentie vereist een gebalanceerde aanpak die de doorvoer verbetert, de kosten verlaagt en het efficiënte gebruik van rekenkracht maximaliseert. Bekijk het hier:

• Kies de juiste batchgrootte: Grotere batchgroottes kunnen het gebruik van GPU's en CPU's verbeteren, maar vereisen ook meer geheugen. Test verschillende groottes om de beste balans voor jouw model en hardware te vinden.
• Gebruik parallelle en gedistribueerde verwerking: Gebruik voor grote workloads frameworks zoals Apache Spark of Ray om taken te verdelen over meerdere machines en de verwerking te versnellen.
• Optimaliseer het model: Technieken zoals kwantisatie, pruning en ONNX-conversie kunnen de modelgrootte verkleinen, de snelheid verbeteren en het geheugengebruik verlagen.
• Verbeter het laden van gegevens: Gebruik efficiënte opslagformaten zoals Parquet en geoptimaliseerde datapijplijnen om I/O-knelpunten te verminderen en leesacties te versnellen.
• Monitor prestaties: Houd statistieken bij zoals taakduur, hardwaregebruik en latentie om knelpunten te identificeren en de efficiëntie in de loop van de tijd te verbeteren.

Waarom profiteren LLM's van batch-inferentie?

Large Language Models (LLM's) profiteren van batch-inferentie omdat hun hoge rekenbehoefte verwerking per aanvraag inefficiënt en duur maakt. Dit is waarom batch-inferentie cruciaal is voor LLM's:

• Aanzienlijke kostenbesparing: LLM's vereisen krachtige en dure GPU's. Door batching kunnen veel aanvragen parallel op één GPU worden verwerkt, wat het gebruik maximaliseert en de kosten per voorspelling aanzienlijk verlaagt in vergelijking met een real-time endpoint dat mogelijk onbenut blijft.
• Hogere doorvoer en efficiëntie: Voor taken zoals het samenvatten van een groot aantal documenten of het genereren van embeddings voor een database, is batching aanzienlijk efficiënter. Hiermee kan het LLM duizenden inputs in één geoptimaliseerde run verwerken.
• Vereenvoudigde infrastructuur: Het opzetten van een batch-taak voor een LLM is vaak minder complex dan het bouwen van een schaalbare API met lage latentie, inclusief auto-scaling, load balancing en GPU-beheer voor real-time verkeer.
• Betrouwbare verwerking op grote schaal: Batch-inferentie biedt een fouttolerant framework voor het verwerken van enorme datasets met LLM's. Orchestratietools kunnen retries en afhankelijkheden beheren, waardoor grote taken succesvol worden voltooid.

Lees ook:LLM-inferentie: Optimaliseer snelheid, kosten en schaal AI

Best practices voor het implementeren van batch-inferentie

Het implementeren van een robuust en betrouwbaar systeem voor batch-inferentie vereist het toepassen van verschillende best practices om stabiliteit, onderhoudbaarheid en gegevensintegriteit te waarborgen.

• Idempotente en foutbestendige pipelines ontwerpen: Een pipeline moet idempotent zijn, wat betekent dat het meerdere keren uitvoeren met dezelfde invoer hetzelfde resultaat oplevert. Dit voorkomt dat gegevens worden gedupliceerd of beschadigd raken als een taak na een fout opnieuw moet worden uitgevoerd.
• Planning en afhankelijkheidsbeheer automatiseren: Gebruik een speciale orchestratietool zoals Airflow of Prefect in plaats van eenvoudige cron-jobs. Deze tools bieden betere zichtbaarheid, afhankelijkheidsbeheer en foutafhandeling voor complexe workflows.
• Gegevensvalidatie en kwaliteitscontroles implementeren: Valideer de invoergegevens voordat de inferentie wordt uitgevoerd om er zeker van te zijn dat ze aan de kwaliteitsnormen voldoen. Dit "garbage in, garbage out"-principe voorkomt dat het model onbetrouwbare voorspellingen doet op basis van slechte gegevens.
• Testen en staging vóór productie-implementatie: Behandel je inferentie-pipeline als elke andere softwaretoepassing. Test deze grondig in een staging-omgeving met realistische gegevens voordat je deze in productie neemt, om bugs en prestatieproblemen vroegtijdig op te sporen.

Conclusie

Batch-inferentie is een essentieel onderdeel van machine learning in productie en helpt organisaties om grote datasets efficiënt en op schaal te verwerken. Hoewel het geen directe voorspellingen biedt zoals real-time systemen, is het de betere keuze wanneer doorvoer en kostenefficiëntie het belangrijkst zijn.

Van aanbevelingsengines en zakelijke rapportages tot grootschalige LLM-workloads, batch-inferentie zet opgeslagen gegevens om in bruikbare voorspellingen en inzichten.

Door de architectuur en best practices te begrijpen, kunnen teams betrouwbare, schaalbare en kosteneffectieve AI-systemen bouwen die echte bedrijfswaarde leveren.

TrueFoundry helpt teams bij het op schaal uitvoeren van batch-inferentie door het eenvoudig te maken om grote datasets te verwerken met getrainde AI-modellen. Met Jobs kunnen teams parallelle workloads efficiënt uitvoeren, batch-pipelines automatiseren en grote inferentietaken betrouwbaar beheren, terwijl de AI Gateway biedt veilige en uniforme toegang tot meerdere AI-modellen.

Plan een demo om TrueFoundry in actie te zien.