图像文本联合训练的数据缓存机制优化

图像文本联合训练的数据缓存机制优化

在多模态大模型训练中，图像文本联合训练面临数据处理瓶颈。本文提出基于LRU缓存的优化方案。

数据预处理流程

1. 原始数据加载：使用torchvision.datasets.ImageFolder加载图像数据
2. 文本处理：通过transformers库进行tokenization
3. 数据对齐：建立图像ID与文本ID的映射关系

import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torchvision import transforms

class MultimodalDataset(Dataset):
    def __init__(self, image_dir, text_data, transform=None):
        self.image_paths = [os.path.join(image_dir, f) for f in os.listdir(image_dir)]
        self.text_data = text_data
        self.transform = transform
        
    def __len__(self):
        return len(self.image_paths)
    
    def __getitem__(self, idx):
        image = Image.open(self.image_paths[idx]).convert('RGB')
        if self.transform:
            image = self.transform(image)
        text = self.text_data[idx]
        return image, text

缓存优化策略

1. LRU缓存实现：使用functools.lru_cache缓存已处理数据
2. 批量预取：通过DataLoader的num_workers参数并行预处理
3. 内存管理：设置合适的batch_size避免内存溢出

from functools import lru_cache

class CachedMultimodalDataset(MultimodalDataset):
    @lru_cache(maxsize=1000)
    def get_cached_data(self, idx):
        # 缓存处理后的数据
        image, text = self.__getitem__(idx)
        return image, text
    
    def __getitem__(self, idx):
        return self.get_cached_data(idx)

实际部署建议

1. 设置num_workers=4进行并行处理
2. 调整batch_size=32以平衡内存与速度
3. 定期清理缓存避免内存泄漏