机器学习中存储和检索大型数据集的最佳实践是什么？
高效存储和检索大型数据集对于高性能机器学习工作流至关重要。关键概念包括用于可扩展存储的分布式文件系统（如HDFS）或云对象存储（S3、GCS、Azure Blob）。Parquet或ORC等列式文件格式通过压缩数据和支持选择性列检索来优化存储，显著减少I/O。数据版本控制工具确保可重现性，元数据管理促进数据发现。
最佳实践强调利用分布式系统来处理规模。使用列式格式可减少存储占用并加快对相关特征子集的访问。基于关键属性（如日期、客户ID）实施分区可最大限度减少检索期间扫描的数据量。对于频繁访问，SSD缓存提供低延迟读取。采用Spark或云原生数据服务等并行检索框架可确保数据高效移动到训练集群。数据湖通常用作集中式存储库。
优先使用Parquet或ORC格式，因为它们具有I/O效率。将数据集存储在可扩展的云对象存储或HDFS中。有意义地对数据进行分区并维持严格的版本控制。在检索方面，利用Spark、Presto等分布式查询引擎直接访问存储中的数据，或使用优化的数据加载器将数据高效加载到TensorFlow/PyTorch等机器学习框架中。价值包括加速实验周期、通过可扩展基础设施降低成本、减少数据移动以及确保模型可重现性。
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