Strategien zur Leistungsoptimierung bei der Annotation umfangreicher Daten
Empfehlungen für die Verwendung von Annot8 zur Verarbeitung sehr großer Datensätze:
- Intelligentes Laden von StapelnAufteilung des Datensatzes in 300-500 Blätter pro Stapel, so dass der Speicherbedarf <4GB ist
- Techniken zur Mobilisierung von RessourcenAnnot8 im Aktivitätsmonitor eine hohe CPU-Priorität zuweisen, Spotlight-Indizierungsdienste abschalten
- Hardware-AnpassungslösungenExterne eGPU steigert die Rendering-Geschwindigkeit für 4K-Bilder, SSD-Speicher reduziert die Lade-Latenzzeit
- Automatisierte VorverarbeitungZunächst verwenden Sie ImageMagick, um die Größe von Bildern auf eine einheitliche Auflösung (1080p empfohlen) zu ändern.
Spezifische Operationen:
- Erstellen eines Dateibaums zur Organisation der Daten nach Kategorie/Charge
- Verwenden Sie den Befehl purge von macOS, um den Speicher-Cache regelmäßig zu löschen
- Aktivieren Sie den Leistungsmodus für die Anwendung (schalten Sie die Animationseffekte aus)
- Erwägen Sie den Einsatz professioneller Geräte wie Mac Studio
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelAnnot8: Schnelle Beschriftung von Bildern für das Training von KI-ModellenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lassen sich Leistungsengpässe bei der Annotation großer Bilddatensätze überwinden?
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