# 批次推論（Batch Inference）

批次推論是指將大量資料一次性輸入模型進行預測，適用於對延遲不敏感的場景，例如定期報表生成或離線資料分析。

## 完整說明

批次推論是一種模型部署策略，它將大量輸入資料收集起來，然後一次性地將這些資料輸入到已訓練好的機器學習模型中進行預測。這種方法適用於對延遲要求不高的應用，例如定期生成報告、離線資料分析或大規模資料的預處理。

## 常見問題

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