机器学习PAI有最佳实践能够参考吗？

目前还没有，可以考虑先将parquet文件中的数据预先shuffle好，再用ParquetDataset去读。，此回答整理自钉群“DeepRec用户群”

在PAI（Platform for AI）中使用ParquetDataset并实现更多的样本shuffle，可以考虑以下几种方式：

1. 调整shuffle buffer size：在创建ParquetDataset时，可以通过设置shuffle_buffer参数来控制每次shuffle操作的样本数量。较大的shuffle_buffer可以提高shuffle的效果，但也可能会增加计算和存储的开销。因此，你需要根据实际的业务需求和计算资源来进行合理的设置。

2. 使用更大的批次大小：在PAI中，批次大小会影响shuffle的效果。较大的批次大小可以增加样本的多样性，从而提高shuffle的效果。但是，过大的批次大小可能会增加计算和存储的开销，因此你需要根据实际情况进行调整。

3. 使用多线程或多进程：在PAI中，可以使用多线程或多进程的方式来并行处理数据，从而提高shuffle的效率。但是，过多的线程或进程可能会增加计算和存储的开销，因此你需要根据实际情况进行调整。

4. 优化数据读取速度：在PAI中，数据读取的速度也会影响shuffle的效果。你可以通过优化数据读取的方式，如使用更快的磁盘、优化数据读取算法等方式，来提高数据读取的速度，从而提高shuffle的效果。

5. 使用更复杂的shuffle策略：在PAI中，除了基本的shuffle策略外，还可以使用更复杂的shuffle策略，如环状shuffle、哈希shuffle等，来实现更多的样本shuffle。

总的来说，实现更多的样本shuffle需要综合考虑多种因素，包括数据特性、计算资源、硬件性能等。在实际操作中，你可能需要多次尝试和调整，以找到最适合你的业务的shuffle策略。