بهینهسازی فرآیند استنتاج (Inference) در مدلهای زبانی بزرگ (LLM) یکی از کلیدیترین چالشها برای توسعهدهندگان در محیطهای عملیاتی است. یکی از راهکارهای اصلی برای افزایش بازدهی و کاهش هزینهها، استفاده از تکنیک Batching است که به سه دسته اصلی استاتیک، داینامیک و پیوسته (Continuous) تقسیم میشود.
در روش Batching استاتیک، درخواستها تا رسیدن به یک حد نصاب ثابت منتظر میمانند که منجر به افزایش تأخیر میشود. در مقابل، تکنیک Continuous Batching با اجازه دادن به ورود درخواستهای جدید به محض اتمام پردازش هر توکن، تحولی در توان عملیاتی (Throughput) ایجاد کرده است. درک تفاوتهای این سه رویکرد برای مدیریت بهینه منابع سختافزاری و بهبود تجربه کاربری در اپلیکیشنهای مبتنی بر هوش مصنوعی ضروری است.