저자:  (1) Iason Ofeidis, 뉴헤이븐 소재 예일대학교 전기공학과 및 예일 네트워크 과학 연구소 {동등 기여};  (2) Diego Kiedanski, 뉴헤이븐 소재 예일대학교 전기공학과 및 예일 네트워크 과학 연구소 {동등 기여};  (3) Leandros TassiulasLevon Ghukasyan, Activeloop, Mountain View, CA, USA, 전기 공학과, Yale University, New Haven의 네트워크 과학 연구소.  링크 표   초록 및 소개   데이터로더   실험 설정   수치 결과   논의   관련된 일   결론, 감사의 말, 참고자료   A. 수치 결과 계속.  7. 결론  이 문서에서는 기계 학습 실무자가 데이터 세트를 모델에 로드할 수 있는 Pytorch 라이브러리의 현재 환경을 탐색했습니다. 이러한 라이브러리는 속도 향상, 데이터 하위 집합에 대한 보기 생성, 원격 저장소에서 데이터 로드 등 다양한 기능을 제공합니다. 우리는 원격 로딩이 데이터 저장과 모델 훈련의 분리를 가능하게 하기 때문에 이러한 모든 기능에 대해 가장 가능성이 높다고 믿습니다. 공용 인터넷을 통한 로딩 속도는 당연히 로컬 디스크보다 느리지만, Deep Lake와 같은 일부 라이브러리에서는 놀라운 결과(13% 증가에 불과)를 보였습니다. 대부분의 경우 멀티 GPU용 FFCV와 네트워크 로딩용 Deep Lake를 제외하면 라이브러리 전반에 걸쳐 상당한 성능 차이를 발견하지 못했는데, 이는 매우 좋은 성능을 보였습니다. 그러나 대부분의 라이브러리에 대한 설명서는 쉽게 사용할 수 없거나 포괄적이지 않아 설정이 잘못 구성될 수 있다는 점을 확인했습니다. 좋은 사례를 찾기가 어렵기 때문에 프로그래머는 새 라이브러리에서는 작동하지 않아도 되는 다른 데이터로더에서 잘 작동하는 것을 사용할 수 있습니다. 현 시점에서는 성능 향상이 중소 규모 작업을 위한 기존 코드 기반의 마이그레이션을 정당화할 만큼 크지 않은 것 같습니다. 대규모 작업의 경우 더 빠른 라이브러리 중 하나로 전환하면 비용이 크게 절감될 수 있습니다. 마지막으로, 우리는 기계 학습 애플리케이션을 위해 설계된 혁신적인 캐싱 시스템이 진정한 분리된 데이터 세트 모델 시스템의 비전을 실현하는 마지막 부분이 될 수 있다고 믿습니다. 그러한 접근 방식은 데이터 세트 요약 및 활성 학습에 대한 기존 지식을 구축해야 합니다.  감사의 말  저자는 이 프로젝트를 개발하는 동안 지원과 통찰력을 제공한 Activeloop 팀에 감사를 표하고 싶습니다. 저자는 또한 일부 실험을 실행하기 위한 리소스를 제공한 Tryolabs와 Activeloop 모두에게 감사의 말씀을 전하고 싶습니다.  참고자료  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. 및 Zheng, X . 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