平衡大型数据集与计算限制需要在数据使用、模型设计和资源管理方面做出战略决策。目标是最大化可用数据的价值，同时最小化不必要的计算。这通常涉及优化数据集、选择高效的架构以及利用减少训练开销的工具。通过专注于实际的权衡，开发人员可以在不超出硬件限制的情况下获得有效的结果。
首先，提高数据效率。与其使用所有可用数据，不如优先考虑高质量的样本或减少冗余。例如，像数据增强（例如，翻转图像或更改文本语法）这样的技术可以在不需要更多存储的情况下人为地扩展数据集。主动学习是另一种方法：在子集上训练模型，识别哪些数据点最能提高性能，并迭代地添加这些数据点。对于文本任务，请考虑标记化策略或子词编码（如 BPE）来减小输入大小。此外，迁移学习允许您重用预训练的模型（例如，NLP 的 BERT），并在较小的、特定于任务的数据集上对其进行微调，从而大大缩短训练时间。这些方法有助于从有限的数据中提取更多价值，同时避免处理数十亿个示例的计算成本。
通过模型和基础设施的选择来优化计算资源。对于视觉任务，使用像 MobileNet 这样的轻量级架构，或者对于 NLP，使用 DistilBERT，它们以更少的参数保持性能。像 PyTorch Lightning 或 TensorFlow 的分布式策略这样的框架能够跨多个 GPU 或 TPU 进行分布式训练，从而有效地拆分工作负载。混合精度训练（例如，FP16）可减少内存使用并加快操作速度。对于大型数据集，采用以增量方式加载批次的数据管道（使用像 TFRecords 或 PyTorch DataLoader 这样的工具），而不是将所有内容存储在内存中。如果本地硬件不足，像 AWS Spot Instances 或 Google Cloud Preemptible VMs 这样的云服务可以提供经济高效的扩展。最后，像 Optuna 或 Ray Tune 这样的超参数调整工具可以通过识别任务所需的最小可行模型大小和训练步骤来自动提高效率。
迭代实验和优先级排序是关键。从一个小原型开始来验证想法，然后仅在必要时进行扩展。例如，在 10% 的数据上进行训练以建立基线，然后在监控性能提升与计算成本的同时逐步扩展。使用分析工具（例如，TensorBoard、PyTorch Profiler）来识别瓶颈，例如数据加载缓慢或层效率低下。修剪性能不佳的模型组件并应用量化以降低推理成本。如果截止日期很紧，请优先考虑更简单的模型或更少的训练周期。通过系统地评估权衡（例如，接受轻微的准确性下降以换取训练时间减少 50%），您可以将您的方法与可用资源对齐。这种平衡确保项目在不牺牲核心目标的情况下保持可行。