大規模データアノテーションのパフォーマンス最適化戦略
Annot8を使用して非常に大きなデータセットを処理する場合の推奨事項：
- インテリジェント・バッチ・ローディングデータセットをバッチごとに300～500枚ずつ分割し、メモリフットプリントを4GB未満に抑える。
- 資源動員技術アクティビティモニタでAnnot8に高いCPU優先度を割り当て、Spotlightのインデックスサービスをオフにする。
- ハードウェア適応ソリューション: 外付けeGPUが4K画像のレンダリング速度を向上、SSDストレージがロード待ち時間を短縮
- 自動化された前処理: まず、ImageMagickを使用して、画像を均一な解像度（1080p推奨）に一括リサイズします。
具体的なオペレーション
- ファイルツリーを作成し、カテゴリー/バッチごとにデータを整理する。
- macOSのpurgeコマンドを使って、定期的にメモリキャッシュをクリアする。
- アプリのパフォーマンスモードを有効にする（アニメーション効果をオフにする）
- Mac Studioなどのプロ用機材の使用を検討
この答えは記事から得たものである。Annot8：AIモデル学習のための画像の高速アノテーションについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 大規模な画像データセットに注釈を付ける際のパフォーマンス・ボトルネックを克服するには？
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