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机器学习PAI有最佳实践能够参考吗?

机器学习PAI如果想要使用ParquetDataset并且尽量达到更多样本的shuffle,有最佳实践能够参考吗?

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真的很搞笑 2023-11-12 08:43:00 42 0
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  • 目前还没有,可以考虑先将parquet文件中的数据预先shuffle好,再用ParquetDataset去读。,此回答整理自钉群“DeepRec用户群”

    2023-11-12 16:09:51
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  • 在PAI(Platform for AI)中使用ParquetDataset并实现更多的样本shuffle,可以考虑以下几种方式:

    1. 调整shuffle buffer size:在创建ParquetDataset时,可以通过设置shuffle_buffer参数来控制每次shuffle操作的样本数量。较大的shuffle_buffer可以提高shuffle的效果,但也可能会增加计算和存储的开销。因此,你需要根据实际的业务需求和计算资源来进行合理的设置。

    2. 使用更大的批次大小:在PAI中,批次大小会影响shuffle的效果。较大的批次大小可以增加样本的多样性,从而提高shuffle的效果。但是,过大的批次大小可能会增加计算和存储的开销,因此你需要根据实际情况进行调整。

    3. 使用多线程或多进程:在PAI中,可以使用多线程或多进程的方式来并行处理数据,从而提高shuffle的效率。但是,过多的线程或进程可能会增加计算和存储的开销,因此你需要根据实际情况进行调整。

    4. 优化数据读取速度:在PAI中,数据读取的速度也会影响shuffle的效果。你可以通过优化数据读取的方式,如使用更快的磁盘、优化数据读取算法等方式,来提高数据读取的速度,从而提高shuffle的效果。

    5. 使用更复杂的shuffle策略:在PAI中,除了基本的shuffle策略外,还可以使用更复杂的shuffle策略,如环状shuffle、哈希shuffle等,来实现更多的样本shuffle。

    总的来说,实现更多的样本shuffle需要综合考虑多种因素,包括数据特性、计算资源、硬件性能等。在实际操作中,你可能需要多次尝试和调整,以找到最适合你的业务的shuffle策略。

    2023-11-12 09:17:52
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