Обучение модели на датасете больше 1000000 фотографий (сложность развёртывания)

Обучение модели на миллионных датасетах требует сверхмощных вычислительных мощностей. Для таких объемов данных нужны специализированные серверы с большим количеством графических процессоров (например, несколько NVIDIA A100, V100 или TPU от Google). Также для работы с такими данными понадобится распределённая обработка, использование кластеров и облачных решений с высокой пропускной способностью. Важно обеспечить соответствующую инфраструктуру для хранения данных, что требует наличия большого объема и быстрого доступа к данным, таких как распределенные файловые системы и высокоскоростные SSD накопители.