应采用三种高效批处理方法：一、调用百度NLP RESTful API批量请求；二、本地部署StructBERT零样本模型推理；三、利用千帆平台构建异步批处理工作流。
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如果您在百度AI平台执行文本分类任务时，面临大量文本需逐条处理、响应延迟高、吞吐不足等问题，则很可能是当前使用方式未适配批量场景。以下是实现高效文本分类批处理的具体方法：
一、调用百度AI平台NLP接口进行程序化批量请求
该方法绕过WebUI单次交互限制，直接对接百度自然语言处理服务的RESTful API，通过构造JSON批量载荷并控制并发数，显著提升单位时间处理量。需确保已获取合法AppID、API Key与Secret Key，并完成签名认证。
1、访问百度AI开放平台，登录账号后进入「控制台→应用管理」，创建新应用并选择「自然语言处理」服务，记录生成的AppID、API Key和Secret Key。
2、使用Python的requests库构造POST请求，向https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/nlp/v1/lexer或/v1/zero_shot_classify（如已开通零样本分类）端点提交含多条文本的JSON数组，每条文本作为数组元素，结构为{"text": "待分类内容"}。
3、在请求头中设置Content-Type: application/json，并在URL参数中携带access_token（由API Key与Secret Key调用/oauth/2.0/token接口获取）。
4、对返回结果逐条解析，提取item.class与item.probability字段，写入本地CSV或数据库，避免内存堆积。
二、基于StructBERT零样本模型本地部署+批量推理
该方法将百度AI平台所依赖的底层模型能力迁移至自有服务器，规避网络延迟与QPS限流，支持全量文本离线分类，适用于敏感数据不出域或日均百万级文本场景。
1、从阿里达摩院开源仓库获取StructBERT中文预训练权重（如structbert-base-zh），确认其兼容Hugging Face Transformers格式。
2、使用transformers.Pipeline初始化零样本分类器，传入自定义标签列表（如["咨询", "投诉", "表扬", "建议"]），禁用自动填充以保障长文本完整性。
3、将待分类文本按512字符切分并批量加载至DataLoader，batch_size设为16～32（依GPU显存调整），启用torch.no_grad()与fp16=True加速推理。
4、运行classifier(texts_batch)获取批次结果，逐条映射最高置信度标签，输出结构化JSONL文件供后续分析。
三、利用百度千帆大模型平台构建异步批处理工作流
该方法依托千帆平台提供的任务队列与异步回调机制，将文本分类转化为后台长期运行作业，支持断点续传、失败重试与进度监控，适合混合模态或多步骤流水线场景。
1、登录百度千帆大模型平台，进入「模型服务→创建服务」，选择已部署的StructBERT零样本分类模型或调用百度官方NLP API封装服务。
2、在「批量任务」模块上传TXT或CSV格式文本文件，每行一条原始文本，指定分隔符与字段名；设置最大并发数（建议≤20）、超时阈值（≥60秒）及错误跳过策略。
3、启动任务后获取唯一job_id，通过GET /v1/batch/jobs/{job_id}轮询状态，当status返回completed时，调用/v1/batch/jobs/{job_id}/result下载结果ZIP包。
4、解压后检查output.jsonl，每行含原始文本、预测标签、置信度及耗时字段；关键提示：结果文件默认不包含原始行号，如需对齐原始顺序，请预先在输入文本前添加序号前缀（如"1|用户反馈很及时"）。
