[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-continuous-batching::ru":3,"gloss-cluster-continuous-batching::ru":23,"gloss-next-continuous-batching::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"continuous-batching","mlops","Continuous Batching (непрерывная пакетная обработка)","Continuous batching — техника обслуживания LLM, планирующая работу на уровне итераций, а не запросов. Статический батчинг ждёт, пока соберётся группа запросов, выполняет их вместе и не принимает новых, пока не завершится весь пакет — одна длинная генерация держит остальных в заложниках. Continuous batching пересобирает пакет на каждом шаге декодирования: как только любая последовательность выдала финальный токен, её слот на лету передаётся ожидающему запросу. Подход, популяризованный Orca и реализованный в vLLM, TGI и TensorRT-LLM, обычно повышает пропускную способность GPU в несколько раз при той же задержке, потому что ускоритель не простаивает на паддинге и отстающих. Он сочетается со страничным управлением KV-кэшем, поскольку последовательности разной длины должны эффективно делить память. Для SaaS-команд, размещающих открытые модели у себя, выбор сервера с continuous batching — часто самый сильный рычаг снижения стоимости токена. О том, что это за техника, стоит сказать точно, потому что название подталкивает к неверному прочтению. Continuous batching — это не «батч побольше». Это другой алгоритм планирования, работающий на уровне итераций: сервер добавляет поступающие запросы в активный пакет и выводит из него завершённые потокенно, вместо того чтобы считать пакет фиксированной группой, которую надо собрать, прогнать и слить целиком. Именно это различие позволяет ему поглощать дико разную длину генерации, которую даёт реальный трафик — один пользователь просит слово, другой три страницы, — без того чтобы короткие запросы ждали длинный. Так как это чисто планировочное изменение, на качество вывода оно не влияет никак: те же веса дают то же распределение, просто ускоритель перестаёт простаивать. И это не то, что конечный пользователь настраивает параметрами API. Это серверная инфраструктура, выбираемая в момент подбора или развёртывания движка инференса, и со стороны клиента размещённого API она невидима — хотя выгоду вы получаете косвенно, поскольку разблокированная ею пропускная способность на GPU входит в то, как провайдеры удерживают нынешний уровень цен за токен, сохраняя маржу. Если вы размещаете модель сами, практический вывод таков: планировщик значит не меньше модели — два развёртывания одинаковых весов на одинаковом железе могут отличаться в разы по числу обслуженных запросов на доллар в зависимости от того, пересобирает ли сервер пакет на каждом шаге. Сочетайте это с постраничным управлением KV-кэшем: последовательности разной длины, делящие память GPU, — ровно то условие, при котором фрагментация обходится дорого. Последнее замечание: техника повышает пропускную способность, а не задержку отдельного запроса. Под высокой нагрузкой конкретный запрос может даже завершиться чуть медленнее, потому что делит ускоритель с другими; выигрыш — в суммарном числе запросов, обслуженных тем же железом. Если не измерять пропускную способность и задержку раздельно, этот размен останется незамеченным.","Continuous batching пересобирает пакет LLM-инференса на каждом шаге декодирования, подставляя новые запросы на место завершённых.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"inference","Инференс",{"slug":15,"name":16},"kv-cache","KV-кэш (KV Cache)",{"slug":18,"name":19},"model-serving","Обслуживание модели (Model Serving)",{"slug":21,"name":22},"throughput","Пропускная способность (Throughput)",[24,28,32,35,38,42,45,48,51,54,57,60],{"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},"batch-inference","Батч-инференс",{"slug":36,"category":5,"name":37,"updated_at":31},"canary-prompt","Канареечный промпт",{"slug":39,"category":5,"name":40,"updated_at":41},"champion-challenger","Чемпион–претендент (A\u002FB-тестирование моделей)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":31},"class-imbalance","Дисбаланс классов",{"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":41},"drift-detection","Обнаружение дрейфа (Drift Detection)",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":41},"eval-harness","Испытательный стенд оценки (Eval Harness)",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":41},"experiment-tracking","Трекинг экспериментов (Experiment Tracking)",{"slug":61,"category":5,"name":62,"updated_at":31},"explainability","Объяснимость"]