Une entreprise entraîne des modèles dans SageMaker en utilisant 200 To de données stockées dans S3. L'ensemble de données est composé de nombreux fichiers, chacun d'une taille supérieure à 200 Mo. L'entreprise souhaite le temps de traitement le plus rapide avec un effort de configuration minimal. Quelle méthode d'accès aux données devrait-elle utiliser ?

Le mode FastFile de SageMaker est la solution optimale car il est conçu pour diffuser des fichiers volumineux directement depuis S3 vers les instances d'entraînement à la demande, minimisant ainsi le temps de configuration et offrant des performances élevées pour les grands ensembles de données. Le mode Fichier de SageMaker copie l'intégralité de l'ensemble de données sur le stockage de l'instance, ce qui serait lent et coûteux pour 200 To. Amazon FSx for Lustre est une option performante, mais sa configuration est plus complexe que FastFile et n'est pas nécessaire ici car FastFile offre une solution intégrée et optimisée pour S3. Amazon EFS n'est pas adapté aux charges de travail de ML à grande échelle en raison de ses performances d'E/S inférieures comparées à FastFile ou FSx for Lustre.