2025년 10월 3일 / AI

결정성 및 재현 가능성 보장: Grain은 신뢰받는 연구에 필수인 완벽한 재현 가능성을 갖추고 있습니다. 시드를 설정하기만 하면 데이터가 항상 동일한 방식으로 셔플됩니다. 중요한 점은 데이터 반복자의 상태가 저장되며 체크 포인트를 저장할 수 있다는 것입니다. 그래서 학습 작업이 중단되거나 선점되더라도 데이터 스트림의 정확히 같은 지점에서 작업을 다시 시작할 수 있습니다.

To avoid data bottlenecks when training large models, this guide introduces Grain and ArrayRecord for building high-performance data pipelines.