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TL;DR
Fireworks AI의 Batch API는 대규모 비동기 작업을 효율적으로 처리하기 위해 설계되었다. 사용자는 모델과 JSONL 형식의 데이터셋을 선택하여 작업을 생성하며, 백그라운드에서 실행되어 실시간 추론 대비 비용을 절반으로 줄인다. 작업 상태는 대시보드나 CLI 도구인 firectl을 통해 모니터링할 수 있으며, 완료 후 결과물을 다운로드하여 활용한다. 이 방식은 데이터 라벨링, 합성 데이터 생성, 대규모 벤치마킹 등 대량의 토큰 처리가 필요한 작업에 최적화되어 있다.
챕터별 상세
대규모 비동기 작업 처리를 위한 Batch Job
대규모 비동기 작업 처리 시 실시간 API 호출의 한계인 속도 제한과 비용 문제를 해결한다. 백그라운드에서 작업을 처리하여 실시간 추론 대비 비용을 50% 절감한다. 데이터 라벨링, 합성 데이터 생성, 대규모 벤치마킹 등 대량의 토큰 처리가 필요한 작업에 적합하다.
Batch Job 생성 및 데이터셋 설정
대시보드에서 모델을 선택하고 JSONL 형식의 데이터셋을 업로드하여 작업을 생성한다. 각 줄은 독립적인 요청을 포함하며, 작업 이름과 완료 기한 등 옵션을 설정할 수 있다. 모델은 서버리스 여부와 관계없이 선택 가능하다.
작업 모니터링 및 결과 다운로드
작업 진행 상황은 대시보드나 CLI 도구인 firectl을 통해 실시간으로 확인한다. 작업이 완료되면 대시보드나 CLI 명령어를 통해 결과를 다운로드한다. 각 응답은 요청 시 부여한 custom_id와 매칭되어 데이터 추적성을 보장한다.
bash
firectl batch-inference-job get [job-id]작업 상태 확인
bash
firectl dataset download [dataset-id] --output-dir .결과 다운로드
용어 해설
- 배치 추론(Batch Inference)
- — 대량의 데이터를 한 번에 처리하는 방식. 실시간 요청보다 처리량과 비용 효율성이 높음.
- JSONL
- — 각 줄이 독립적인 JSON 객체인 파일 형식. 대규모 데이터셋 처리에 주로 사용됨.
- 추론(Inference)
- — 학습된 모델에 데이터를 입력하여 결과를 도출하는 과정.
언급된 리소스
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 08. 21.수집 2026. 08. 21.출처 타입 YOUTUBE
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