Infinibatch 项目推荐

Infinibatch 项目推荐

infinibatch Efficient, check-pointed data loading for deep learning with massive data sets. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/infinibatch

项目基础介绍

Infinibatch 是一个由微软开源的数据加载库，专为大规模数据集的深度学习训练而设计。该项目的编程语言主要是 Python，适用于 Python 3.6 或更高版本。

核心功能

Infinibatch 的核心功能是为深度神经网络训练提供了一种高效的随机数据加载方法，其特点包括：

• 支持远远大于内存容量的大型语料库。
• 在整个语料库范围内进行分层块+句子级别的随机化。
• 每个训练周期提供不同的随机化。
• 仅加载所需的数据，减少不必要的数据读取。
• 快速启动时间，无需读取完整语料库。
• 数据准备简单，无需索引等复杂操作。
• 支持多 GPU 训练，每个 GPU 仅加载所需数据。
• 实现100%准确的检查点功能，无需从检查点重新读取所有数据。
• 支持自动分桶批处理，动态调整批大小。
• 预取线程设计，支持复杂批处理，例如来自多个文档的负样本。

近期更新功能

目前，该项目的最近更新主要包括一些性能优化和功能增强，具体如下：

• 优化了数据加载的性能，减少了内存的使用。
• 改进了随机化算法，提高了数据加载的效率。
• 修复了在特定场景下的崩溃问题，增强了程序的稳定性。
• 提供了更多的示例代码和文档，帮助用户更好地理解和使用 Infinibatch。

Infinibatch 作为一款高效、易用的数据加载库，对于处理大规模数据集的深度学习项目来说是一个不错的选择。它的设计旨在简化数据加载的复杂性，同时提供灵活性和扩展性，能够满足多样化的需求。

infinibatch Efficient, check-pointed data loading for deep learning with massive data sets. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/infinibatch