Вопрос или проблема
Я работаю одновременно с несколькими очень большими наборами данных (десятки – сотни гигабайт). Я подписался на Colab Pro+, полагая, что это лучший вариант. Однако я сталкиваюсь с серьезной проблемой при загрузке данных в Colab.
Все мои варианты кажутся очень плохими:
- Загрузка с AWS (где находятся данные) – очень медленно.
- Загрузка данных в Google Drive и монтирование диска с помощью кода ниже. Это также удивительно медленно.
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
- Оплата за постоянный сервер. Что-то вроде постоянной записной книжки AWS SageMaker. Это очень дорого. Даже с посредственным GPU это обойдется в $2000/месяц.
Какое здесь лучшее решение? Я готов заплатить за хороший вариант, если он разумен. Разработали ли какие-нибудь из многочисленных стартапов MLOps хорошее решение для этого?
Спасибо!
Попробуйте платформу Faculty. У меня был хороший опыт работы с большими наборами данных (десятки гигабайт) с ними.
Ответ или решение
Для работы с очень большими наборами данных в Colab Notebook, особенно если размеры данных составляют десятки или сотни гигабайт, существует несколько способов их загрузки, каждый из которых имеет свои плюсы и минусы. Ниже приведены наиболее эффективные варианты с рекомендациями:
1. Использование Google Cloud Storage (GCS)
Одним из лучших вариантов для работы с большими объемами данных является использование Google Cloud Storage. Вы можете загрузить ваши данные в GCS и затем непосредственно получить доступ к ним из Colab. Вот шаги, которые вы можете предпринять:
- Загрузка данных в Google Cloud Storage: Вы можете использовать интерфейс GCP или командную строку
gsutilдля загрузки данных из AWS на GCS. - Использование
gcsfuseдля подключения: Вы можете подключить ваш Cloud Storage как файловую систему и получать доступ к данным напрямую.
Пример кода для загрузки данных из GCS:
!pip install google-cloud-storage
from google.cloud import storage
client = storage.Client()
bucket = client.get_bucket('your-bucket-name')
blob = bucket.blob('your-large-dataset.csv')
blob.download_to_filename('/content/your-large-dataset.csv')2. Использование Remote Data Services (например, Faculty Platform)
Как упоминалось, стоит рассмотреть использование сервисов, специально предназначенных для работы с большими объемами данных, таких как Faculty Platform. Этот сервис предлагает интеграцию с большими наборами данных и может упростить процессы обработки, позволяя вам напрямую работать с вашими данными без необходимости их скачивания.
3. Оптимизация подключения к AWS
Если ваши данные находятся на AWS, вы можете использовать такие инструменты, как Boto3, для работы с AWS S3 непосредственно из Colab. Это может значительно ускорить процесс.
!pip install boto3
import boto3
s3 = boto3.client('s3')
s3.download_file('your-bucket-name', 'your-large-dataset.csv', '/content/your-large-dataset.csv')4. Разделение данных на меньшие части
Если возможно, рассмотрите вариант разделения ваших данных на более мелкие части. Это может облегчить их передачу, так как меньшие объемы данных легче загружать и обрабатывать. Вы можете объединить их уже в Colab.
5. Использование API для прямого доступа к данным
Если ваши данные находятся в API, вы можете писать код для извлечения данных напрямую из Colab, что может быть быстрее, чем загрузка всего файла.
Заключение
Каждый из вышеперечисленных методов имеет свои преимущества и недостатки, но использование Google Cloud Storage в сочетании с Faculty Platform или другими удалёнными сервисами представляет собой наиболее баллансированное решение, позволяющее повысить эффективность работы с большими объемами данных. Если вы готовы заплатить за удобство, такие платформы могут значительно ускорить ваш рабочий процесс.