[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-batch-inference::ru":3,"gloss-cluster-batch-inference::ru":23,"gloss-next-batch-inference::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"batch-inference","mlops","Батч-инференс","Батч-инференс выполняет запросы к модели как задачу в очереди, а не как интерактивный вызов. Вы отправляете много входов, провайдер обрабатывает их по мере свободных мощностей, а результаты забираются позже — обычно в пределах часов и с крупной скидкой к синхронной цене.\n\nПроверка на пригодность простая: кто-нибудь этого ждёт? Классификация вчерашних тикетов, обогащение каталога, генерация эмбеддингов для корпуса, ночная суммаризация документов — за спиннером никто не смотрит, значит задержка ничего не стоит, а скидка становится чистой маржой.\n\nИнженерная разница в основном в обработке сбоев. Интерактивный вызов падает громко и повторяется сразу; батч падает частично, спустя часы, когда за клавиатурой никого нет. Пишите результаты инкрементально, привязывайте их к входам, чтобы можно было перезапустить часть, и считайте задачу возобновляемой, а не атомарной.\n\nСтратегический смысл для SaaS: батч меняет то, что вообще по карману. Функции, бессмысленные по интерактивным ценам — ночная переоценка каждой записи, прогон оценки по всему корпусу, — становятся рутиной, когда те же токены стоят вдвое дешевле.","Батч-инференс меняет мгновенность на стоимость: та же работа, поставленная в очередь и выполненная асинхронно, за долю интерактивной цены.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"api","API",{"slug":15,"name":16},"cost-per-task","Стоимость задачи",{"slug":18,"name":19},"inference-latency","Задержка инференса",{"slug":21,"name":22},"llm","Большая языковая модель (LLM)",[24,28,32,35,39,42,45,48,51,54,57,60],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"annotation-guidelines","Инструкции по разметке","2026-08-24T03:30:02+00:00",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":31},"baseline-model","Базовая модель (baseline)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":33,"category":5,"name":34,"updated_at":31},"canary-prompt","Канареечный промпт",{"slug":36,"category":5,"name":37,"updated_at":38},"champion-challenger","Чемпион–претендент (A\u002FB-тестирование моделей)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":31},"class-imbalance","Дисбаланс классов",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":31},"continuous-batching","Continuous Batching (непрерывная пакетная обработка)",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":31},"cross-validation","Перекрёстная проверка",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":31},"data-labeling","Разметка данных",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":38},"drift-detection","Обнаружение дрейфа (Drift Detection)",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":38},"eval-harness","Испытательный стенд оценки (Eval Harness)",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":38},"experiment-tracking","Трекинг экспериментов (Experiment Tracking)",{"slug":61,"category":5,"name":62,"updated_at":31},"explainability","Объяснимость"]