数据预处理阶段的内存管理策略：大数据集处理效率提升方案

在大模型训练过程中，数据预处理阶段的内存管理直接影响着处理效率和系统稳定性。本文将分享几种实用的内存管理策略，帮助数据科学家在面对大数据集时提升处理效率。

1. 分块处理（Chunking） 对于超大文件，建议采用分块读取方式，避免一次性加载到内存中。以pandas为例：

chunk_size = 10000
for chunk in pd.read_csv('large_dataset.csv', chunksize=chunk_size):
    # 对每个chunk进行预处理
    processed_chunk = chunk.apply(some_preprocessing_function)
    # 保存或合并结果

2. 内存映射文件（Memory Mapping） 使用numpy的memmap功能，可以将大数组映射到磁盘，按需加载：

import numpy as np
# 创建内存映射数组
arr = np.memmap('large_array.dat', dtype='float32', mode='w+', shape=(1000000, 100))
# 按需访问
subset = arr[1000:2000]  # 只加载需要的部分

3. 数据类型优化 合理选择数据类型可显著减少内存占用：

# 原始数据
df['int_column'] = df['int_column'].astype('int64')
# 优化后
if df['int_column'].max() < 255:
    df['int_column'] = df['int_column'].astype('uint8')

4. 及时释放内存 使用del和gc.collect()及时清理不需要的对象：

import gc
del large_variable
gc.collect()

这些策略在实际项目中能有效提升大数据集的处理效率，特别适用于特征工程阶段的数据清洗工作。

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