大模型训练中数据缓存优化策略

在大模型训练过程中，数据缓存优化是提升训练效率的关键环节。本文将分享几种实用的数据缓存策略，并提供可复现的实现方案。

缓存策略概述

1. 内存缓存优化

对于频繁访问的数据集，可以使用 functools.lru_cache 进行内存缓存：

from functools import lru_cache
import numpy as np

@lru_cache(maxsize=128)
def load_and_preprocess_data(data_id):
    # 模拟数据加载和预处理
    data = np.random.randn(1000, 768)
    return data

2. 磁盘缓存机制

使用 joblib 实现持久化缓存：

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

@memory.cache
def expensive_computation(data):
    # 耗时的数据处理操作
    return data * 2 + 1

3. 分布式缓存方案

在分布式训练中，可以使用 Redis 缓存预处理结果：

import redis
import pickle

redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def cache_data(key, data):
    cached_data = pickle.dumps(data)
    redis_client.setex(key, 3600, cached_data)  # 缓存1小时

实践建议

• 根据数据访问频率调整缓存大小
• 定期清理过期缓存避免内存泄漏
• 配合数据版本控制确保缓存一致性

通过合理使用这些缓存策略，可显著减少重复计算时间，提升大模型训练效率。