[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-continuous-batching::tr":3,"gloss-cluster-continuous-batching::tr":23,"gloss-next-continuous-batching::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"continuous-batching","mlops","Sürekli Toplu İşleme (Continuous Batching)","Continuous batching, işi istek düzeyi yerine yineleme düzeyinde planlayan bir LLM sunum tekniğidir. Statik toplu işleme bir grup isteği bir araya getirmeyi bekler, hepsini birlikte çalıştırır ve tüm parti bitene kadar yeni iş kabul edemez — tek bir uzun üretim herkesi rehin alır. Continuous batching ise partiyi her kod çözme adımında yeniden kurar: herhangi bir dizi son token'ını ürettiği anda, yeri bekleyen bir isteğe uçuş ortasında devredilir. Orca ile popülerleşen ve vLLM, TGI ile TensorRT-LLM'de uygulanan bu yöntem, hızlandırıcı dolgu ya da geride kalanlar yüzünden asla boş durmadığı için GPU verimini aynı gecikmede çoğunlukla birkaç kat artırır. Farklı uzunluktaki diziler belleği verimli paylaşmak zorunda olduğundan sayfalı KV-cache yönetimiyle birlikte çalışır. Açık ağırlıklı modelleri kendi sunucusunda barındıran SaaS geliştiricileri için continuous batching destekli bir sunucu seçmek, token başına maliyette çoğu zaman en büyük tek kaldıraçtır. Tekniğin ne olduğu konusunda net olmakta fayda var, çünkü isim yanlış bir okumaya davetiye çıkarıyor. Continuous batching \"daha büyük bir parti boyutu\" değildir. Yineleme düzeyinde çalışan farklı bir zamanlama algoritmasıdır: sunucu, partiyi toplanması, çalıştırılması ve boşaltılması gereken sabit bir grup gibi ele almak yerine, gelen istekleri token bazında etkin partiye alır ve biten istekleri partiden çıkarır. Bu ayrım, gerçek trafiğin ürettiği son derece değişken üretim uzunluklarını — biri tek kelime, diğeri üç sayfa isteyen kullanıcılar — kısa isteklerin uzun olanı beklemesine yol açmadan soğurmasını sağlar. Yalnızca bir zamanlama değişikliği olduğu için çıktı kalitesi üzerinde hiçbir etkisi yoktur; aynı ağırlıklar aynı dağılımı üretir, sadece hızlandırıcı boş durmayı bırakır. Ayrıca son kullanıcının API parametreleriyle yapılandırdığı bir şey de değildir. Bir çıkarım sunucusunu seçerken ya da kurarken belirlenen bir sunum altyapısıdır ve barındırılan bir API'nin istemci tarafından görünmez — yine de dolaylı olarak faydasını görürsünüz, çünkü açtığı GPU başına verim, sağlayıcıların token başına erişimi mevcut seviyelerde fiyatlandırırken kâr marjını korumasının bir parçasıdır. Kendi sunucunuzda barındırıyorsanız pratik okuma şudur: zamanlayıcı en az model kadar önemlidir; aynı donanımda aynı ağırlıkların iki farklı dağıtımı, sunucunun partiyi her adımda yeniden kurup kurmadığına bağlı olarak dolar başına hizmet edilen istek sayısında birkaç kat farklılaşabilir. Bunu sayfalı KV-önbellek yönetimiyle birlikte kullanın, çünkü GPU belleğini paylaşan değişken uzunluktaki diziler, parçalanmayı tam da pahalı hâle getiren koşuldur. Son bir not: bu yöntem verimi (throughput) artırır, tek bir isteğin gecikmesini değil. Yoğun yük altında bireysel bir istek, hızlandırıcıyı paylaştığı için biraz daha yavaş bile tamamlanabilir; kazanç, aynı donanımdan hizmet edilen toplam istek sayısındadır. Verim ile gecikmeyi ayrı ölçmezseniz bu takası fark etmezsiniz.","Continuous batching, LLM çıkarım partisini her kod çözme adımında yeniden kurar; biten dizilerin yerine yenileri girer ve GPU verimi katlanır.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"inference","Çıkarım (Inference)",{"slug":15,"name":16},"kv-cache","KV Önbelleği (KV Cache)",{"slug":18,"name":19},"model-serving","Model Sunumu (Model Serving)",{"slug":21,"name":22},"throughput","İşlem Hacmi (Throughput)",[24,28,32,35,38,42,45,48,51,54,57,60],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"annotation-guidelines","Etiketleme Kılavuzu","2026-08-24T03:30:02+00:00",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":31},"baseline-model","Temel Model (Baseline)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":33,"category":5,"name":34,"updated_at":31},"batch-inference","Toplu Çıkarım",{"slug":36,"category":5,"name":37,"updated_at":31},"canary-prompt","Kanarya Prompt",{"slug":39,"category":5,"name":40,"updated_at":41},"champion-challenger","Şampiyon-Meydan Okuyan (A\u002FB Model Testi)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":31},"class-imbalance","Sınıf Dengesizliği",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":31},"cross-validation","Çapraz Doğrulama",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":31},"data-labeling","Veri Etiketleme",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":41},"drift-detection","Sapma Tespiti (Drift Detection)",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":41},"eval-harness","Değerlendirme Koşumu (Eval Harness)",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":41},"experiment-tracking","Deney Takibi (Experiment Tracking)",{"slug":61,"category":5,"name":62,"updated_at":31},"explainability","Açıklanabilirlik"]