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title: "批处理推理 vs 实时推理"
created: 2026-06-19
updated: 2026-06-19
type: concept
tags: [inference, deployment, batch-processing, real-time, latency, throughput]
sources:
  - https://towardsdatascience.com/six-choices-every-ai-engineer-has-to-make-and-nobody-teaches/
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# 批处理推理 vs 实时推理

## 两种架构

批处理和实时推理是两种**不同的系统架构**。选择错误的选项会影响基础设施、成本和用户体验——这些选择难以逆转。

| | 批处理推理 | 实时推理 |
|---|---|---|
| **生成方式** | 按时间表（每小时/每天） | 按需，毫秒到秒 |
| **存储** | 预计算，存数据库 | 即时计算 |
| **成本** | 低 | 高（24/7 运行） |
| **基础设施** | 简单，易调试 | 更多活动部件，难监控 |
| **数据新鲜度** | 可能过时 | 始终最新 |

## 系统层面的权衡

- 更大的批处理 → 更高吞吐量，但每个请求延迟也更高
- 实时系统使用 batch_size=1 → 速度快，但可能降低效率

## 最常见的错误

**团队默认使用实时推理，因为听起来更令人印象深刻。** 但大多数业务问题不需要亚秒级预测：
- 每晚的流失率评分
- 每周的推荐更新
- 每天的欺诈模式更新

## 决策信号

> 如果你的用户不会注意到预测是 5 分钟前还是 5 毫秒前，用批处理推理。

## 参考

- [[ai-production-tradeoffs|AI 生产权衡]]
- [[nobrega-ai-production-tradeoffs-2026|原文文章]]
