Uma empresa treina um modelo de imagem CNN diariamente no modo Arquivo em uma única instância EC2 sob demanda com uma época. Eles adicionam cerca de 10.000 novas imagens por dia e querem acelerar o treinamento e reduzir custos sem modificar o código. Qual alteração melhor atenderá a esse objetivo?

A opção de usar instâncias Spot e habilitar o checkpointing do modelo é a melhor porque as instâncias Spot oferecem um custo significativamente menor em comparação com as instâncias sob demanda, atendendo ao objetivo de reduzir custos. O checkpointing do modelo é crucial ao usar instâncias Spot, pois elas podem ser interrompidas. O checkpointing permite que o treinamento seja retomado do último ponto salvo, minimizando a perda de progresso e o tempo de treinamento, o que indiretamente acelera o processo ao evitar reinícios completos. Mudar para o modo Pipe ou FastFile sem outras alterações não aborda a redução de custos e pode exigir modificações no código ou na arquitetura de dados, o que vai contra a restrição de não modificar o código. Substituir a instância sob demanda por instâncias Spot sem checkpointing não é ideal, pois uma interrupção pode levar à perda de todo o progresso de treinamento, aumentando o tempo e o custo total.