如何使用数据湖存储机器学习模型的训练数据？

数据湖是一个集中式存储库，旨在以原始格式（结构化、半结构化和非结构化）存储大量原始数据。它对机器学习（ML）训练数据的重要性在于，它能够经济高效地摄取和保留大规模、多样化的数据集，而无需预先定义架构或进行转换。这使得在知道其未来特定分析目的之前，能够捕获对模型训练至关重要的各种原始数据源，如传感器日志、社交媒体信息流、文档和图像。其关键应用场景是存储用于构建和优化机器学习模型的基础大规模训练数据集，尤其是在数据多样性和体量至关重要的情况下。 数据湖在机器学习训练数据存储方面表现出色，得益于其核心特性：读取时定义架构的灵活性（在使用数据时应用结构）、大规模可扩展性（通过低成本存储如对象存储进行横向扩展）以及对多种格式（Parquet、JSON、图像、文本）的原生支持。它们能够存储原始、未经转换的数据，保留其原始保真度，以满足未来不可预见的分析需求。实际上，这使数据科学家能够访问包含所有潜在相关数据的统一真实数据源，用于模型探索和实验。对象版本控制和访问控制等功能管理数据演变和治理，通过提供开发准确模型至关重要的可靠、灵活的数据基础，直接影响机器学习工作流。 要将数据湖用于机器学习训练数据，请执行以下步骤：1）将来自不同来源（数据库、流、文件）的原始数据摄取到指定区域，如“原始”或“着陆”区。2）使用基于来源、日期或领域的分层目录结构对数据进行逻辑组织。3）可选地应用处理以进行清理或基本结构化，将结果存储在“精选”区。4）丰富元数据（标签、描述）并实施访问控制。5）数据科学家使用SQL或编程工具（Spark、Pandas）查询精选区，检索为其机器学习框架（TensorFlow、PyTorch）格式化的特定子集。此过程集中管理多样化数据，简化实验访问，促进高效特征工程，并支持直接从数据湖进行大规模模型训练。