Sparkクラスター上で、学習済みのDeep Learningモデルを使って数百万枚の画像に対してバッチ推論を行う最も効率的なアプローチはどれか。

Scalar Iterator Pandas UDF（`mapInPandas`など）を使用すると、データのバッチをロードし、モデルを一度だけロードして効率的に推論（ミニバッチ推論）を繰り返すことができ、オーバーヘッドが最小になる。