MLOps Academy · Урок

Включение адаптивной пакетной обработки

Автоматически объединяйте запросы для повышения пропускной способности

«Включение адаптивной пакетной обработки» — бесплатный урок MLOps Academy на CoddyKit. Это урок 3 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения MLOps Academy, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс MLOps Academy содержит 4 уроков всего.

Части этого урока еще не переведены и отображаются на английском.

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. 🙌

Часто задаваемые вопросы

Урок «Включение адаптивной пакетной обработки» бесплатный?

Да — полный текст урока «Включение адаптивной пакетной обработки» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс MLOps Academy, подпишись на CoddyKit PRO. Курс MLOps Academy содержит 4 уроков всего.

Чему я научусь в уроке «Включение адаптивной пакетной обработки»?

Автоматически объединяйте запросы для повышения пропускной способности Ты практикуешь MLOps Academy с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.

Нужен ли мне опыт, чтобы начать MLOps Academy?

Предыдущий опыт не требуется. MLOps Academy на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 3 из 4.

Сколько времени занимает урок «Включение адаптивной пакетной обработки»?

Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.

Можно ли писать и запускать код в этом уроке MLOps Academy?

Да. Каждый урок MLOps Academy включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.

Все уроки этого курса

← Назад к MLOps Academy