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数据交付与导出
Data Delivery
数据基础设施Lv.3
定义
把数据集交付给训练:格式转换(WebDataset/LMDB/自定义)、分片、shuffle、预取、缓存到训练集群本地盘。交付效率直接决定 GPU 等待时间。
关键要点
- 训练集群与存储跨机房时,带宽是瓶颈;常见做法是「先落地本地 NVMe 缓存」
- 小文件太多会拖垮 IO,打包成大 shard 是标准解法
- 交付要带 manifest 与校验和,避免训练中途发现数据缺失
面试怎么答
讲「打包 shard + 本地缓存 + 预取」,并给一个 GPU 利用率提升的数字。
相关知识
- 数据加载与 IO — 训练中最容易被忽视的瓶颈:解码、增广、shuffle 都在 CPU 侧,喂不饱 GPU 就是白烧钱。方案:预解码为 L…
- 训练平台 — 把「任务提交 → 数据挂载 → 分布式训练 → 日志监控 → 权重归档」做成自助服务。关键能力:多机多卡调度、断点续训…
- 打包与导出算子 — 把样本组装成训练可读的格式:WebDataset shard、LMDB、TFRecord、自定义二进制;带索引、校验和…
- 数据集构建 — 从海量片段中抽样、配比、切片,产出训练/验证/测试集。关键决策:场景分层(按 ODD/天气/道路/难度)、采样权重、去…
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