Batch inference is very powerful because it will take almost the same time for your model to address several requests as it takes to address 1 request. Under the hood some operations will be factorized, so that instead of doing everything n times, the model only has to do it once.
Что такое семантическое сходство?
Семантическое сходство - это определение того, имеют ли два фрагмента текста одинаковый смысл или нет.
Например, вы хотите узнать, говорят ли два следующих блока текста об одном и том же:
Batch inference is a good way for your model to address more requests faster. Some operations are actually factorized in order to do things only once.
Они явно говорят об одном и том же и имеют практически одинаковое значение.
Если отправить эти два блока текста в модель семантического сходства, то результат будет равен 0,90, что означает, что, согласно модели, эти два текста имеют одинаковый смысл. С другой стороны, низкий балл будет означать, что эти два текста не имеют одинакового смысла.
