9、数据管理服务中的数据集类型与开源方案解析

数据管理服务中的数据集类型与开源方案解析

在数据管理服务中，数据集的有效管理至关重要。本文将介绍不同的数据集类型以及一些开源的数据管理方法，帮助你更好地处理和管理数据。

1. 通用数据集（GENERIC DATASET）

通常，定义强数据集模式对数据集管理服务非常重要，但这里引入了一种自由格式的数据集类型——通用数据集。与强类型的 TEXT_INENT 数据集不同，通用数据集没有数据模式验证。服务会原样保存任何原始输入数据，构建训练数据时，也只是将所有原始数据按原始格式打包成训练数据集。

通用数据集听起来可能不是个好主意，因为它会将接收到的任何数据传递给下游训练应用，容易破坏训练代码中的数据解析逻辑，不适合用于生产环境。但在实验项目中，它提供了灵活性。在深度学习项目开始阶段，很多事情都不确定，如哪种深度学习算法效果最好、能收集到什么样的数据、应选择何种数据模式等。通用数据集类型就是为了在这些不确定性下，提供一种灵活处理任意数据的方式，以支持模型训练实验。当业务价值得到验证且选定深度学习算法后，就可以在数据集管理服务中定义强类型数据集。

2. 添加新数据集类型（IMAGE_CLASS）

假设数据科学家 Julia 希望将其实验性图像分类项目提升为正式项目。她的团队使用通用数据集开发图像分类模型并取得了良好效果，现在想定义强类型数据集（IMAGE_CLASS）来稳定原始数据收集和训练数据消费的数据模式，保护训练代码免受未来数据集更新的影响。

要支持新的数据集类型 IMAGE_CLASS，可以遵循以下三个步骤：
- 步骤一：定义训练数据格式
与 Julia 讨论后，