Batch Inference (Stapel-Inferenz)

Batch Inference (Stapel-Inferenz) bezeichnet die Ausführung von KI-Modellvorhersagen für viele Eingaben gesammelt in einem „Stapel“ (Batch) – also zeitversetzt und nicht in Echtzeit. Statt jede Anfrage sofort zu beantworten, werden Datenpunkte (z. B. Texte, Bilder, Datensätze) gebündelt verarbeitet, um Kosten zu senken, Durchsatz zu erhöhen und Rechenressourcen effizienter auszulasten.

Was bedeutet Batch Inference?

„Inference“ ist die Anwendung eines trainierten Modells auf neue Daten, um Ergebnisse zu erzeugen (z. B. Klassifikation, Extraktion, Zusammenfassung). Bei Batch Inference werden diese Inferenz-Aufgaben nicht einzeln „live“ ausgeführt, sondern gesammelt geplant (z. B. stündlich, täglich oder als nächtlicher Job). Das ist besonders verbreitet in Data- und MLOps-Pipelines, wenn geringe Latenz weniger wichtig ist als Effizienz und Skalierung.

Wie funktioniert Batch Inference?

• 1) Daten sammeln: Eingaben entstehen z. B. aus einem CRM, Logfiles, Support-Tickets oder einer Datenbank.
• 2) Batch bilden: Datensätze werden zu Paketen zusammengefasst (z. B. 1.000 Tickets pro Lauf).
• 3) Vorverarbeitung: Normalisieren, Filtern, Tokenisierung (bei Text) oder Feature-Berechnung.
• 4) Inferenz ausführen: Das Modell (z. B. ein Large Language Model (LLM)) generiert Ergebnisse. Optional mit RAG (Retrieval-Augmented Generation) und Embeddings aus einer Vektordatenbank (Vector Database).
• 5) Ergebnisse speichern: Outputs landen als Spalten/Labels/Summaries in Datenbanken, Data Warehouses oder als Dateien.
• 6) Monitoring & Qualität: Metriken, Fehlerquoten, Drift-Checks, Stichproben-Review (typisch in MLOps).

Typische Beispiele (LLM, Automation, n8n)

• Ticket-Triage im Support: Nachts werden alle neuen Tickets zusammengefasst, kategorisiert und priorisiert (z. B. „Billing“, „Bug“, „Feature Request“). Das Ergebnis steht morgens im System bereit.
• Content-Processing: Tausende Produktbeschreibungen werden in einem Lauf umformuliert, gekürzt oder mit SEO-Keywords angereichert (unter Einsatz von Prompt Engineering).
• Lead-Scoring: Ein Modell bewertet Leads täglich anhand von Interaktionen und ergänzt Felder im CRM.
• Automations mit n8n: Ein Workflow sammelt Datensätze über den Tag und startet abends einen Batch-Job, der per API ein Modell aufruft und Ergebnisse zurückschreibt (Teil von Automatisierung (Automation)).

Warum ist Batch Inference wichtig?

Batch Inference ist ideal, wenn Durchsatz, Stabilität und Kosten wichtiger sind als sofortige Antworten. Durch Bündelung lassen sich GPU/CPU-Ressourcen besser auslasten, API-Aufrufe reduzieren und Lastspitzen vermeiden. Außerdem ist es einfacher, Qualitätssicherung (z. B. Stichproben gegen Halluzinationen (Hallucinations)) und Governance-Regeln zentral pro Lauf durchzusetzen (z. B. AI Governance, Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI).

Batch Inference vs. Echtzeit-Inferenz

• Batch: höherer Durchsatz, meist günstiger pro Anfrage, dafür höhere Latenz (Minuten bis Stunden).
• Realtime: sofortige Antwort für Nutzerinteraktionen (z. B. ChatGPT-ähnliche Chats), dafür teurer und anspruchsvoller im Betrieb.

Was kostet Batch Inference?

Die Kosten hängen vor allem von Modellgröße, Token-/Rechenmenge, Batch-Größe, Laufhäufigkeit und Infrastruktur ab (Cloud-GPU vs. On-Prem). In der Praxis ist Batch oft kosteneffizienter, weil Ressourcen besser ausgelastet werden und weniger Overhead pro Request entsteht. Preisfaktoren sind auch Datenabruf (z. B. RAG), Speicherung, Monitoring sowie Compliance-Anforderungen (z. B. EU AI Act-Dokumentation).