数据清洗效率提升技巧：基于并行计算与缓存机制的优化策略

在大模型训练过程中，数据清洗效率直接影响整体训练速度。本文分享几种基于并行计算与缓存机制的优化策略。

1. 使用multiprocessing进行并行清洗 对于大规模数据集，可利用Python的multiprocessing模块实现并行处理：

from multiprocessing import Pool
import pandas as pd

def clean_chunk(chunk):
    # 数据清洗逻辑
    chunk = chunk.dropna()
    chunk = chunk[chunk['value'] > 0]
    return chunk

data_chunks = np.array_split(df, 4)  # 分割数据
with Pool(4) as pool:
    cleaned_chunks = pool.map(clean_chunk, data_chunks)
result = pd.concat(cleaned_chunks)

2. 缓存中间结果 使用joblib缓存避免重复计算：

from joblib import Memory
memory = Memory("./cache_dir", verbose=0)

@memory.cache
def expensive_cleaning(data):
    # 耗时清洗操作
    return data.apply(some_expensive_operation)

3. 内存优化技巧 使用chunksize分块处理大数据：

for chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=10000):
    cleaned_chunk = clean_chunk(chunk)
    # 处理完后写入结果文件

这些方法可将清洗效率提升3-5倍，特别适用于处理TB级数据。