При подготовке обучающих данных в формате CSV для встроенного алгоритма SageMaker преобразование набора данных в numpy.array снизило скорость обучения. Что следует сделать для оптимизации обучающих данных для встроенных алгоритмов SageMaker?

Преобразование набора данных в формат RecordIO protobuf является оптимальным решением для встроенных алгоритмов SageMaker, поскольку этот формат специально разработан для эффективной обработки больших объемов данных в распределенных системах. Он обеспечивает высокую скорость чтения и записи, а также поддерживает сжатие, что существенно ускоряет процесс обучения. Использование numpy.array, хотя и является стандартным для Python, может быть менее эффективным для встроенных алгоритмов SageMaker, особенно при работе с большими наборами данных, так как оно не оптимизировано для распределенного обучения. SageMaker batch transform используется для пакетного вывода, а не для оптимизации обучающих данных. AWS Glue для сжатия в Apache Parquet может быть полезным для хранения, но RecordIO protobuf более эффективен для непосредственного обучения в SageMaker. SageMaker hyperparameter optimization оптимизирует гиперпараметры модели, а не формат данных.