AI加速：如何在PAI中使用数据集加速器
在PAI平台创建数据集时，支持开启AI加速：数据集加速功能。您可以在创建DSW实例或提交DLC任务时，直接使用已开启加速的数据集，提升数据读取效率。本文为您介绍如何在PAI平台使用数据集加速器。
跨命名空间共享数据集
Fluid利用Kubernetes的命名空间（Namespace）资源隔离特性，确保了数据集在计算任务与数据访问层面的安全控制，有效满足了跨团队数据隔离的需求。更进一步，Fluid实现了跨命名空间的数据访问及缓存资源共享，这意味着公开数据集能够在多个团队间复用，实现了单次缓存、多团队共享的高效模式，增强了数据的利用效率与管理的灵活性，为研发团队间的协同作业提供了便利。本文介绍如何配置跨命名空间共享...
OSS Connector在AI/ML数据集处理中的性能表现
在进行大规模机器学习或深度学习项目时，数据的高效加载与处理是提升整体训练效率的关键因素之一。本文通过对比分析在使用OSS内网域名与启用OSS加速器的情况下，不同数据集构建方法（OssIterableDataset、OssMapDataset、结合Ossfs和ImageFolder）的性能差异，旨在为用户提供数据访问策略的优化指南。
如何配置数据集访问模式
Fluid弹性数据集的Dataset的访问模式默认设置为ReadOnlyMany（只读）。您可以通过修改Dataset.spec.accessModes字段指定Dataset访问模式。本文介绍如何配置数据集访问模式。
AI角 | AI challenger零样本学习算法大赛报名开启，数据集开放
大数据文摘作品 去年，AI Challenger（以下简称AIC）全球挑战赛吸引了来自65个国家近万团队参赛。 今年的AIC预热赛零样本学习（zero-shot learning）竞赛即日起开始。 零样本学习竞赛同样发布大规模图像属性数据集，包含78017张图片、230个类别、359种属性。 与目前主流的用于zero-shot learning的数据集相比，图片量更大、属性更丰富、类别与Imag....
中科院自动化所王亮：由AI Challenger漫谈数据集的重要性
本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） AI火热，但并不是所有人都清楚“数据集”的意义。 首届“AI Challenger·全球AI挑战赛”在9月4日正式开始后，既收获了参赛选手的第一手反馈，也引来不少吃瓜群众围观。 参赛选手评价，“人体骨骼关键点”、“图像中文描述”和“英中机器翻译”3大数据集令人意外又惊喜，他们没想到首届比赛，主办方就在数据集上花费了大心思，质量大大超出预期。 然而对于...
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