某人优化了他们的机器学习模型训练流水线，将其速度从每分钟36步提升到每分钟47步。这一改进是通过改变数据集在磁盘上的存储方式实现的，具体来说是将小文件打包成压缩的blob，如TAR、Parquet或WebDataset。这种方法减少了硬盘访问随机位置的需求，从而带来了显著的30%性能提升。 AI
影响 优化的数据存储技术可以提高本地ML模型训练的效率。
排序理由 该条目描述了对本地机器学习训练流水线的优化，而不是前沿模型发布或重大的行业事件。
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