- 大量の非構造化テキストデータを分析するためのLLMを使用したバッチ推論が効率的
- ai_queryを使用して大規模なデータセットを高速に処理可能
- バッチ推論はコスト効率的でスケーラブル
- モザイクAIを使用してデータを動かさずにバッチLLM推論を実行可能
- 事前処理、LLM推論、事後処理を含むワークフロー実行が可能
- リリースによりインフラ改善、自動スケーリング、障害耐性が向上
考察:
LLMを用いたバッチ推論の導入は、大規模なデータセットの効率的な処理を可能とし、コスト削減やスケーラビリティ向上に寄与する。データ移動や準備作業が不要なモザイクAIを活用することで、簡単にバッチLLM推論を実行できる。また、Databricksを使用することで、ワークフロー全体を単一プラットフォームで実行し、複雑さを削減し、貴重な時間を節約できる。インフラ改善により、数百万行のデータを迅速かつ費用対効果的に処理可能となり、自動スケーリングや障害耐性が向上する。