Una empresa entrena un modelo de imagen CNN diariamente en modo File en una única instancia EC2 bajo demanda con una época. Añaden aproximadamente 10.000 imágenes nuevas cada día y quieren acelerar el entrenamiento y reducir los costos sin modificar el código. ¿Qué cambio logrará mejor ese objetivo?

La opción de usar Spot Instances y habilitar el checkpointing del modelo es la más efectiva. Las Spot Instances ofrecen un costo significativamente menor que las instancias On-Demand, lo que reduce los gastos. Habilitar el checkpointing permite guardar el estado del modelo periódicamente. Si una Spot Instance es interrumpida (lo cual es posible), el entrenamiento puede reanudarse desde el último checkpoint en una nueva instancia, minimizando la pérdida de progreso y tiempo, y acelerando el entrenamiento general al evitar reinicios completos. Cambiar al modo Pipe o FastFile (si estuviera disponible para este caso) podría mejorar el rendimiento de E/S, pero no aborda directamente la reducción de costos ni la resiliencia ante interrupciones de Spot Instances. Reemplazar solo por Spot Instances sin checkpointing es arriesgado, ya que las interrupciones podrían causar la pérdida de horas de entrenamiento y, por ende, no aceleraría el proceso de manera confiable ni reduciría los costos de forma efectiva si se requiere reentrenar desde cero.