模型训练时数据加载效率优化

模型训练时数据加载效率优化

在大模型训练过程中，数据加载往往是性能瓶颈之一。本文将分享几种实用的数据加载优化策略，帮助提升训练效率。

1. 数据预处理与缓存

将数据预处理步骤提前，利用缓存机制避免重复计算：

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

class CachedDataset(Dataset):
    def __init__(self, data_path, cache_dir):
        self.data = self.load_and_cache(data_path, cache_dir)
    
    def load_and_cache(self, data_path, cache_dir):
        # 预处理并缓存数据
        cached_file = os.path.join(cache_dir, f"{hash(data_path)}.pkl")
        if os.path.exists(cached_file):
            return torch.load(cached_file)
        
        # 执行预处理
        processed_data = self.preprocess_data(data_path)
        torch.save(processed_data, cached_file)
        return processed_data

2. 多线程数据加载

使用DataLoader的num_workers参数并行加载数据：

# 配置多线程加载
train_loader = DataLoader(
    dataset,
    batch_size=32,
    num_workers=8,  # 根据CPU核心数调整
    pin_memory=True,
    prefetch_factor=2
)

3. 数据集分片与分布式加载

对于超大数据集，可使用torch.utils.data.IterableDataset进行分片处理：

from torch.utils.data import IterableDataset

class ShardedDataset(IterableDataset):
    def __init__(self, file_list, rank, world_size):
        self.file_list = file_list[rank::world_size]  # 分片处理
    
    def __iter__(self):
        for file in self.file_list:
            yield from self.load_file(file)

实践建议

• 根据硬件配置合理设置num_workers参数
• 预处理结果应进行完整性校验
• 多线程加载时注意内存占用监控

这些优化方法已在多个大模型训练项目中验证有效，可显著提升训练效率。