7、数据集管理服务设计与实践指南

数据集管理服务设计与实践指南

在深度学习领域，数据集管理（DM）服务至关重要。它能确保数据的有效存储、管理和使用，对模型训练和优化起着关键作用。本文将介绍数据集管理服务的设计原则，并通过一个示例服务展示如何实现这些原则。

数据集管理设计原则

在构建数据集管理服务之前，有五个重要的设计原则需要考虑：
1. 支持数据集可重复性以重现模型 ：数据集可重复性意味着 DM 能返回与过去相同的训练示例。例如，训练团队开始训练模型时，DM 提供带有版本字符串的数据集。后续任何团队需要相同训练数据时，可使用该版本字符串查询 DM 获取。此外，提供数据差异功能有助于轻松查看不同数据集版本之间的差异，方便故障排除。
2. 跨不同类型数据集提供统一用户体验 ：深度学习数据集可能是结构化（如销售记录、用户对话转录文本）或非结构化（如图像、语音记录文件）的。DM 系统应向用户提供相同的 API 接口来上传和获取这些数据，抽象数据源与数据消费者，使下游消费者不受数据解析和内部存储格式变化的影响。这简化了系统使用，降低了代码维护成本。
3. 采用强类型数据模式 ：强类型数据模式是避免数据变化导致意外失败的关键。通过强制执行数据模式，DM 服务可确保摄入的原始数据和生成的训练数据符合规范，保证下游模型训练代码不受上游数据收集变化的影响，并确保 DM 上下游客户端的向后兼容性。
4. 确保 API 一致性并内部处理扩展 ：深度学习领域的趋势是模型架构和数据集不断增大，如 GPT - 3 使用超过 250TB 文本材料，特斯拉的自动驾驶模型消耗