Autores:  (1) Iason Ofeidis, Departamento de Ingeniería Eléctrica e Instituto de Ciencias de Redes de Yale, Universidad de Yale, New Haven {Contribución igual};  (2) Diego Kiedanski, Departamento de Ingeniería Eléctrica e Instituto de Ciencias de Redes de Yale, Universidad de Yale, New Haven {Contribución igual};  (3) Leandros Tassiulas Levon Ghukasyan, Activeloop, Mountain View, CA, EE. UU., Departamento de Ingeniería Eléctrica e Instituto de Ciencias de Redes de Yale, Universidad de Yale, New Haven.  Tabla de enlaces   Resumen e introducción   Cargadores de datos   Configuración experimental   Los resultados numéricos   Discusión   Trabajo relacionado   Conclusión, agradecimientos y referencias   A. Resultados numéricos (cont.)  7. CONCLUSIONES  En este artículo, exploramos el panorama actual de las bibliotecas de Pytorch que permiten a los profesionales del aprendizaje automático cargar sus conjuntos de datos en sus modelos. Estas bibliotecas ofrecen una amplia gama de funciones, desde mayor velocidad, creación de vistas de solo un subconjunto de datos y carga de datos desde un almacenamiento remoto. Creemos que la carga remota es la más prometedora para todas estas funciones, ya que permite desacoplar el almacenamiento de datos y el entrenamiento de modelos. Aunque la velocidad de carga en la Internet pública es naturalmente más lenta que la de un disco local, algunas bibliotecas, como Deep Lake, mostraron resultados notables (solo un aumento del 13% en el tiempo). En su mayor parte, no encontramos una diferencia considerable en el rendimiento entre las bibliotecas, excepto FFCV para múltiples GPU y Deep Lake para carga en red, que funcionó notablemente bien. Sin embargo, notamos que la documentación de la mayoría de estas bibliotecas no está disponible ni es completa, lo que podría resultar en configuraciones mal configuradas. Dado que las buenas prácticas son difíciles de encontrar, un programador podría usar lo que funciona bien en un cargador de datos diferente, que no necesita funcionar en la nueva biblioteca. En este punto, las ganancias de rendimiento no parecen lo suficientemente grandes como para justificar la migración de las bases de código existentes para trabajos pequeños y medianos. Para trabajos más grandes, podría haber importantes reducciones de costos al cambiar a una de las bibliotecas más rápidas. Finalmente, creemos que un sistema de almacenamiento en caché innovador diseñado para aplicaciones de aprendizaje automático podría ser la pieza final para hacer realidad la visión de un sistema modelo de conjunto de datos verdaderamente desacoplado. Cualquier enfoque de este tipo tendría que desarrollar el conocimiento existente sobre el resumen de conjuntos de datos y el aprendizaje activo.  AGRADECIMIENTOS  Los autores desean agradecer al equipo de Activeloop por su apoyo y conocimientos durante el desarrollo de este proyecto. Los autores también desean agradecer a Tryolabs y Activeloop por sus recursos para ejecutar algunos de los experimentos.  REFERENCIAS  Abadi, M., Agarwal, A., Barham, P., Brevdo, E., Chen, Z., Citro, C., Corrado, GS, Davis, A., Dean, J., Devin, M., Ghemawat , S., Goodfellow, I., Harp, A., Irving, G., Isard, M., Jia, Y., Jozefowicz, R., Kaiser, L., Kudlur, M., Levenberg, J., Mane , D., Monga, R., Moore, S., Murray, D., ´ Olah, C., Schuster, M., Shlens, J., Steiner, B., Sutskever, I., Talwar, K., Tucker, P., Vanhoucke, V., Vasudevan, V., Viegas, F., Vinyals, O., Warden, P., Wattenberg, M., 'Wicke, M., Yu, Y. y Zheng, X. TensorFlow: aprendizaje automático a gran escala en sistemas heterogéneos, 2015. URL https://www.tensorflow.org/. Software disponible en tensorflow.org.  Adolf, R., Rama, S., Reagen, B., Wei, G.-Y. y Brooks, D. 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