Autores:  (1) Iason Ofeidis, Departamento de Engenharia Elétrica, e Instituto Yale para Ciência de Redes, Universidade de Yale, New Haven {Contribuição igual};  (2) Diego Kiedanski, Departamento de Engenharia Elétrica, e Instituto Yale para Ciência de Redes, Universidade de Yale, New Haven {Contribuição igual};  (3) Leandros TassiulasLevon Ghukasyan, Activeloop, Mountain View, CA, EUA, Departamento de Engenharia Elétrica, e Instituto Yale para Ciência de Redes, Universidade de Yale, New Haven.  Tabela de Links   Resumo e introdução   Carregadores de dados   Configuração Experimental   Resultados numéricos   Discussão   Trabalho relatado   Conclusão, agradecimentos e referências   A. Resultados Numéricos Cont.  7. CONCLUSÕES  Neste artigo, exploramos o cenário atual das bibliotecas Pytorch que permitem aos profissionais de aprendizado de máquina carregar seus conjuntos de dados em seus modelos. Essas bibliotecas oferecem uma ampla gama de recursos, desde maior velocidade, criação de visualizações de apenas um subconjunto de dados e carregamento de dados de armazenamento remoto. Acreditamos que o carregamento remoto é o mais promissor para todos esses recursos, pois permite a dissociação do armazenamento de dados e do treinamento do modelo. Embora a velocidade de carregamento na Internet pública seja naturalmente mais lenta do que em um disco local, algumas bibliotecas, como Deep Lake, mostraram resultados notáveis (um aumento de apenas 13% no tempo). Na maior parte, não encontramos uma diferença considerável no desempenho entre as bibliotecas, exceto FFCV para multi-GPUs e Deep Lake para carregamento em rede, que teve um desempenho notavelmente bom. No entanto, notamos que a documentação da maioria dessas bibliotecas não está prontamente disponível ou não é abrangente, o que pode resultar em configurações incorretas. Como é difícil encontrar boas práticas, um programador pode usar o que funciona bem em um dataloader diferente, o que não precisa funcionar na nova biblioteca. Neste ponto, os ganhos de desempenho não parecem grandes o suficiente para justificar a migração das bases de código existentes para trabalhos de pequeno e médio porte. Para trabalhos maiores, poderia haver reduções de custos significativas ao mudar para uma das bibliotecas mais rápidas. Finalmente, acreditamos que um sistema de cache inovador projetado para aplicações de aprendizado de máquina poderia ser a peça final para concretizar a visão de um sistema modelo de conjunto de dados verdadeiramente desacoplado. Qualquer abordagem deste tipo teria de construir o conhecimento existente sobre a sumarização de conjuntos de dados e a aprendizagem activa.  RECONHECIMENTOS  Os autores gostariam de agradecer à equipe Activeloop pelo apoio e insights durante o desenvolvimento deste projeto. Os autores também gostariam de agradecer ao Tryolabs e ao Activeloop pelos recursos disponibilizados para a execução de alguns dos experimentos.  REFERÊNCIAS  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., e Zheng, X . TensorFlow: Aprendizado de máquina em larga escala em sistemas heterogêneos, 2015. URL https://www.tensorflow.org/. Software disponível em tensorflow.org.  Adolf, R., Rama, S., Reagen, B., Wei, G.-Y., e Brooks, D. Fathom: Cargas de trabalho de referência para métodos modernos de aprendizagem profunda. 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