如何快速加载大模型需要的数据并进行训练？

在训练开始之前，可以对数据进行预处理和压缩，以减小数据的体积并提高加载速度。例如将图像缩放，把高分辨率的图像缩放到较小的尺寸，将图像的像素值从0-255的整数范围转换到0-1的浮点数范围。帮助模型更快地收敛，提高模型的性能。检查损坏的图片，进行相应的修复和移除。
我们也可以将训练样本数据分成多个批次进行加载，可以减少单次加载的数据量，从而数据加载到内存速度。小批量的数据，也能够比单个大样本处理更有效率。
我们也可以使用多线程或异步加载技术，在数据加载的同时进行其他计算或数据准备工作，从而提高整体的训练效率。例如加载新一批图像的同时预处理前一批图像数据。
此外选择轻量级的数据格式可以显著提升训练性能。举一个例子，假设我们有一个用于图像分类任务的数据集，原始的图像数据以JPEG或PNG格式存储，每个图像文件的大小可能从几KB到几十MB不等。这些图像在加载到内存中进行训练时，会占用大量的内存，为了提升训练性能，我们可以选择一种更轻量级的数据格式，如TFRecord或HDF5。这些格式将图像数据转换为紧凑的二进制格式，更快的高效的批量加载。