大模型训练数据的并行处理策略

在大模型训练中，数据处理效率直接影响训练速度和资源利用率。本文将对比分析几种并行处理策略，并提供可复现的实现方案。

传统串行处理 vs 并行处理

传统方法使用单线程读取和预处理数据，当面对TB级数据时，效率极低。并行处理通过多进程/多线程同时处理不同数据块，显著提升吞吐量。

核心并行策略对比

1. 多进程数据加载

from multiprocessing import Pool
import pandas as pd

def process_chunk(chunk):
    # 数据清洗和特征提取逻辑
    return chunk.dropna().reset_index(drop=True)

# 分块处理数据
chunks = [df[i:i+10000] for i in range(0, len(df), 10000)]
with Pool(processes=4) as pool:
    processed_chunks = pool.map(process_chunk, chunks)

2. Dask框架并行

import dask.dataframe as dd

df = dd.read_csv('large_dataset.csv')
# 自动并行处理
result = df.dropna().compute()

实践建议

对于特征工程场景，推荐使用多进程+缓存的混合策略。先将原始数据分块，然后并行处理后合并结果，既保证了处理效率又避免了内存溢出问题。

性能测试

在10万条记录的数据集上测试，多进程处理比串行快3-4倍，Dask框架则更适合超大数据集的流式处理。