Что такое батчинг и почему это важно в ML?

Батчинг — это процесс группировки данных в пакеты (батчи) для более эффективной обработки моделью. Вместо обработки одной строки за раз, модель получает сразу несколько, что ускоряет расчеты и снижает нагрузку на ресурсы.

Пример: в задаче поиска по текстам создание эмбеддингов сразу для 100 строк быстрее, чем обработка каждой строки отдельно. Это экономит время за счёт использования возможностей параллельных вычислений.

Внедрив батчинг, я добился ускорения поиска в 2 раза и сделал процесс индексирования данных значительно быстрее. Это простой, но мощный метод для оптимизации производительности.

Кто еще использует батчинг в своих проектах? Делитесь опытом в комментариях!