使用EC2训练神经网络：数据集存储及相关问题咨询

1. 使用EC2实例训练神经网络时，训练数据集应存储在哪里？ #

其实没有绝对标准答案，得结合你的实际需求来选：

• 如果是几GB以内的小型数据集，可以存在EC2的EBS卷或者实例本地存储里，访问速度快，适合快速迭代训练。
• 如果是几十GB以上的大型数据集，或者需要长期保存、跨实例共享，优先选S3；要是追求更低的访问延迟，也可以考虑EFS（弹性文件系统），不过成本会比S3高一些。
  另外还要兼顾成本、数据持久化需求（比如会不会担心实例故障导致数据丢失），以及是否需要和其他AWS服务（比如SageMaker）集成。

2. 我拥有超过100GB的图像数据集，通常应存储在EC2实例存储还是S3存储中？ #

果断选S3更合适，原因有这几点：

• 数据更安全：S3是持久化存储，哪怕EC2实例意外终止，数据也不会丢失；而实例存储属于临时存储（除非是Nitro架构实例，停止时能保留数据，但终止后还是会丢失），风险太高。
• 成本更划算：S3的存储成本比EBS或实例存储低很多，长期存大量数据的话，还能切换到S3标准-低频访问或冰川存储降本（训练时切回标准存储即可）。
• 灵活性更强：TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架都支持直接从S3读取数据，不用全量下载到EC2；如果以后要扩展到多实例分布式训练，S3能轻松共享数据集，不用每个实例都拷贝一份。
  要是担心访问速度，你可以在EC2上挂载临时EBS卷或用实例存储做缓存，把常用的小批量数据临时存在本地，提升训练效率。

3. 若将训练数据集存储在EC2实例中，只要不终止实例（仅停止实例），数据集是否会保留？ #

这得分你把数据存在哪里：

• 如果是存在EBS卷（包括根卷或额外挂载的EBS卷）：停止实例后数据完全保留，重启实例后能正常访问，这也是最稳妥的方式。
• 如果是存在实例本地存储（Instance Store）：情况有点复杂——基于Nitro架构的现代实例（比如t3、c5、m5系列），停止实例时本地存储的数据会保留；但旧的非Nitro实例（比如t2、m4系列），停止后本地存储的数据会直接丢失。
  还是要提醒一句：别把重要的训练数据只存在实例本地存储里，万一实例因为硬件故障被AWS终止，数据就找不回来了。

4. 若选择将数据集存储在S3，是否需要挂载S3？ #

不需要强制挂载！现在主流深度学习框架都支持直接和S3交互：

• 比如TensorFlow可以用tf.io.gfile接口直接读写S3文件，PyTorch也能通过torchvision.datasets.S3Folder或者配合boto3加载数据。
• 你也可以写个简单脚本，把需要的数据集分片下载到EC2临时目录，边训练边加载，不用全量下载，节省本地存储空间。
  如果真的需要像操作本地文件一样访问S3，也可以用s3fs-fuse这类工具把S3桶挂载到EC2的文件系统，但这种方式可能有性能开销，训练时一般不推荐，除非你的代码必须依赖本地文件路径操作。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者YoungMin Park