12、机器学习数据准备与超参数调优全解析

机器学习数据准备与超参数调优全解析

1. 数据加载器与数据集准备

在数据处理过程中，使用实例上可用的多个进程进行数据加载，而非单一进程，能显著提升处理速度。例如，从 2 个 CPU 提升到 96 个 CPU，处理速度可提升超过 10 倍。同时，将尽可能多的数据转换任务卸载到 CPU 上是个不错的选择，因为 CPU 的成本相对 GPU 极为低廉，对比 192 个 GPU 每小时的成本和 18 个基于 CPU 的作业成本，CPU 的成本约为 GPU 的 1/13。

在项目中，需要完成以下数据集准备工作：
- 构建、测试并优化一个功能完备的数据加载器，确保其在本地笔记本和 SageMaker 训练实例上都能正常运行。
- 确定整个数据集，完成下载和处理，使其能够顺利通过训练循环。
- 使用数据集的小样本（如 100 个样本）至少完整地进行一次训练循环，以验证流程的正确性。
- 确定将大型数据集发送到 SageMaker 训练实例的方法，例如使用 FSx for Lustre，并确保其构建、测试和运行正常。
- 了解在 AWS 上存储和处理数据的其他方法。

此外，在架构决策方面，应考虑采用基于 CPU 的数据下载和处理方式，并结合 Python 的多进程包，将任务分配到所有可用的 CPU 上，以降低项目成本。同时，要熟悉在 SageMaker 训练中并行化作业的方法，使不同作业能够同时处理项目的不同部分。

2. 超参数概述

超参数在深度学习中起着至关重要的作用，它们是连接用户、模型、数据集和计算环境的桥梁。常见的超参数包括批量大小、学习率、注意力头数量等，合理选择这些超参数有助于平衡解决方案、控