Quando trabalhamos com grandes conjuntos de dados divididos em múltiplos arquivos, o Google Colab pode se tornar lento e ineficaz. No entanto, há uma solução simples para acelerar o processo em até 25 vezes.

A técnica envolve dois passos simples:

1. Compacte o conjunto de dados em um arquivo ZIP e faça upload para o Google Drive.
2. Conecte o Google Drive ao Google Colab e execute um snippet de código para copiar o conjunto de dados do Google Drive para o diretório local do Google Colab.

Com essa técnica, o conjunto de dados é transferido do Google Drive para o diretório local, reduzindo significativamente os tempos de acesso aos arquivos. Isso pode reduzir o tempo de conclusão de uma época de treinamento de 20 minutos para apenas 50 segundos.

Essa técnica é particularmente útil para grandes conjuntos de dados divididos em múltiplos arquivos e pode ser aplicada a qualquer conjunto de dados. Além disso, é uma solução simples e eficaz para acelerar o processo de treinamento de modelos em Google Colab.

Fonte: Trecho de transcrição de vídeo.

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