Batchscoring etter en tidsplan
Prediker over et helt datasett og lagre resultatene.
Batchscoring etter en tidsplan er en gratis leksjon i MLOps Academy på CoddyKit. Dette er leksjon 1 av 4. Du kan lese hele leksjonen gratis nedenfor – og deretter øve praktisk i nettleseren med en innebygd kodeeditor og en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt. Den er en del av læringsløpet i MLOps Academy, og fremdriften din synkroniseres mellom nettet og CoddyKit-appen. Kurset i MLOps Academy inneholder totalt 4 leksjoner.
Hva batchskåring er
Batchskåring kjører modellen på et helt datasett på én gang, etter en tidsplan, og lagrer alle prediksjonene for senere bruk. 📦
Ingen bruker venter
I batchmodus venter ingen på et svar i sanntid. Jobben kjører offline, så det er helt greit at den bruker noen minutter eller timer.
Et klassisk eksempel
Tenk Dem at De beregner risikoen for kundeavgang for hver kunde hver natt. Én jobb leser tabellen, predikerer for alle radene og skriver resultatene tilbake.
Les, prediker, skriv
Alle batchjobber følger samme mønster: last inn inndataene, kall predict på dem, og lagre deretter resultatet et sted der andre systemer kan lese det.
df = load_data()
preds = model.predict(df)
save(df.assign(score=preds))Gjør prediksjoner for mange rader
Modeller trives med matriser. Det er langt raskere å sende en hel DataFrame til predict enn å gå gjennom én rad om gangen, fordi arbeidet vektoriseres.
preds = model.predict(df[features])Hvor resultatene lagres
Batchprediksjoner havner i en tabell, fil eller et datavarehus. Apper slår deretter bare opp den lagrede skåren i stedet for å kalle modellen i sanntid.
Kjør etter en tidsplan
En scheduler som cron eller Airflow starter jobben på et fast tidspunkt. Denne frekvensen kan være hver time, hver natt eller hver uke, avhengig av hvor raskt dataene endres.
# crontab: run every day at 2am
0 2 * * * python score_batch.pyHvorfor batch er billig
Du starter beregningsressurser, beregner skårer for alt og avslutter dem deretter. Dette toppbelastningsmønsteret betyr at du bare betaler for minuttene jobben faktisk kjører.
Aktualitet er avveiningen
Kostnaden ved batch er at dataene kan være utdaterte. En skår fra i går kveld kan være flere timer gammel, så batch passer når litt utdaterte svar er akseptable.
Idempotent og trygt
Utform jobben slik at en ny kjøring gir samme resultat. En idempotent jobb kan prøves på nytt etter en feil uten å opprette duplikater.
Når du bør velge batch
Velg batch når prediksjonene gjelder kjente enheter, noen timers aktualitet er tilstrekkelig, og du ønsker enkelhet og lave kostnader fremfor umiddelbare svar.
Hurtigsjekk
Hva er den største ulempen ved batchprediksjon?
Oppsummering
Batchprediksjon lager prediksjoner for et helt datasett etter en tidsplan, lagrer resultatene for raske oppslag og bytter aktualitet mot lave kostnader og enkelhet.
Lær deg Python med en AI-veileder – gratis
Skriv og kjør ekte kode i nettleseren, få umiddelbar hjelp fra en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, og fortsett der du slapp – på nettet eller i appen.
- Kurs
- 30
- Leksjoner
- 120
Ofte stilte spørsmål
Er leksjonen «Batchscoring etter en tidsplan» gratis?
Ja – hele teksten i «Batchscoring etter en tidsplan» er gratis å lese her på nettet. For å øve interaktivt med en innebygd kodeeditor og en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, og for å låse opp resten av MLOps Academy-kurset, kan du oppgradere til CoddyKit PRO. Kurset i MLOps Academy inneholder totalt 4 leksjoner.
Hva lærer jeg i «Batchscoring etter en tidsplan»?
Prediker over et helt datasett og lagre resultatene. Du øver på MLOps Academy med praktisk kode som du kjører direkte i nettleseren, mens en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, svarer på spørsmålene dine mens du jobber deg gjennom leksjonen.
Trenger jeg erfaring for å begynne med MLOps Academy?
Ingen tidligere erfaring er nødvendig. MLOps Academy på CoddyKit er lagt opp for både nybegynnere og viderekomne, så De kan begynne her eller helt fra start og lære i Deres eget tempo. Dette er leksjon 1 av 4.
Hvor lang tid tar leksjonen «Batchscoring etter en tidsplan»?
De fleste CoddyKit-leksjoner tar omtrent 5–10 minutter. Hver leksjon er kort og interaktiv, slik at De gjør jevne fremskritt og kan fortsette akkurat der De slapp – både på nettet og i appen.
Kan jeg skrive og kjøre kode i denne MLOps Academy-leksjonen?
Ja. Alle MLOps Academy-leksjoner har en innebygd kodeeditor, slik at De kan skrive og kjøre ekte kode direkte i nettleseren og få umiddelbar tilbakemelding fra AI – uten lokal konfigurering.
Alle leksjonene i dette kurset
- Batchscoring etter en tidsplan
- Sanntidsinferens på nett
- Avveininger mellom latenstid, gjennomstrømning og kostnad
- Forhåndsberegn og hurtigbufre prediksjoner