大规模数据预处理中的并行计算优化方法研究与实践
在大模型训练中，数据预处理是决定训练效率和模型性能的关键环节。本文将探讨如何通过并行计算优化大规模数据预处理流程。
并行数据读取与解析
使用 pandas 结合 multiprocessing 实现并行读取：
import pandas as pd
from multiprocessing import Pool
import os
def read_chunk(file_path, chunk_size=10000):
chunks = []
for chunk in pd.read_csv(file_path, chunksize=chunk_size):
chunks.append(chunk)
return pd.concat(chunks, ignore_index=True)
# 并行处理多个文件
file_list = ['data1.csv', 'data2.csv', 'data3.csv']
with Pool(processes=os.cpu_count()) as pool:
results = pool.map(read_chunk, file_list)
特征工程并行化处理
对于文本特征提取，可使用 joblib 并行处理：
from joblib import Parallel, delayed
import numpy as np
@delayed
def extract_features(text):
# 示例：简单的文本特征提取
return [len(text), text.count(' '), text.count('.')]
texts = ['text1', 'text2', 'text3']
features = Parallel(n_jobs=-1)(extract_features(text) for text in texts)
分布式数据预处理方案
对于超大规模数据集，建议采用 Dask 进行分布式处理：
import dask.dataframe as dd
df = dd.read_csv('large_dataset.csv')
# 并行执行数据清洗和特征工程
processed_df = df.map_partitions(lambda partition: partition.dropna())
result = processed_df.compute()
通过以上方法，可显著提升大规模数据预处理效率。建议根据数据规模选择合适的并行策略。
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