MLOps Academy · レッスン

適応型マイクロバッチ処理を有効にする

リクエストを自動的にまとめ、スループットを高めます。

「適応型マイクロバッチ処理を有効にする」はCoddyKit上の無料MLOps Academyレッスンです。これはレッスン3/4です。下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。これはMLOps Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 MLOps Academyコースには全4レッスンが含まれています。

このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。

The Throughput Problem

Calling a model once per request wastes hardware. Models run far faster on a batch of inputs than on the same inputs one at a time. ⚡

What Micro-Batching Does

Adaptive batching collects incoming requests for a brief window, runs them together, then splits results back to each caller automatically.

Why Adaptive

The window size is not fixed. BentoML watches live latency and adapts the batch size so it stays fast under both light and heavy load.

It Lives on the Runner

Batching is configured per model, not per request. You enable it on the runnable by marking which methods support batched inputs.

Turn It On

For a custom runnable you set batchable to true on the method. BentoML then groups calls to that method behind the scenes.

@bentoml.Runnable.method(batchable=True)
def predict(self, inputs):
    ...

Pick the Batch Axis

BentoML needs to know how to stack inputs. The batch_dim argument tells it which axis to concatenate along, usually axis 0.

@bentoml.Runnable.method(batchable=True, batch_dim=0)

Cap the Batch Size

You bound how big a batch can grow. max_batch_size caps the number of requests merged so one giant batch never stalls others.

Cap the Wait Time

You also bound how long to wait. max_latency_ms sets the longest a request may sit in the queue before the batch fires.

Tune It in Config

You set these limits without touching code. A bentoml_configuration file lets you adjust batching per runner for each environment.

runners:
  predict:
    batching:
      max_batch_size: 32

The Trade-off

Bigger batches lift throughput but add a little latency per request. Tuning means finding the sweet spot for your traffic.

Watch It Work

You do not change your client at all. Callers still send single requests while BentoML merges them under the hood transparently.

Quick Check

You raise max_batch_size to a large value. What is the likely effect on a single request?

Recap

You learned that adaptive batching groups requests on a batchable runner, tuned by max_batch_size and max_latency_ms, trading a little latency for big throughput. 🙌

よくある質問

「適応型マイクロバッチ処理を有効にする」レッスンは無料ですか？

はい。「適応型マイクロバッチ処理を有効にする」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、MLOps Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 MLOps Academyコースには全4レッスンが含まれています。

「適応型マイクロバッチ処理を有効にする」で何を学びますか？

リクエストを自動的にまとめ、スループットを高めます。ブラウザで直接実行するハンズオンコードでMLOps Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

MLOps Academyを始めるのに経験は必要ですか？

事前経験は必要ありません。CoddyKitのMLOps Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。これはレッスン3/4です。

「適応型マイクロバッチ処理を有効にする」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？

ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。

このMLOps Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？

はい。すべてのMLOps Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。

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