大模型训练中数据预处理效率优化
在大模型训练过程中，数据预处理往往是性能瓶颈之一。本文将分享几个实用的效率优化技巧。
1. 使用缓存机制
对于重复计算的特征，可以使用缓存避免重复计算：
from functools import lru_cache
import pickle
@lru_cache(maxsize=1000)
def preprocess_text(text):
# 复杂的文本预处理逻辑
return processed_data
# 或者使用文件缓存
def cached_preprocess(data, cache_file):
try:
with open(cache_file, 'rb') as f:
return pickle.load(f)
except FileNotFoundError:
result = expensive_preprocessing(data)
with open(cache_file, 'wb') as f:
pickle.dump(result, f)
return result
2. 并行化处理
使用多进程或异步处理提升吞吐量：
from multiprocessing import Pool
import concurrent.futures
def parallel_preprocess(data_list):
with Pool(processes=8) as pool:
results = pool.map(preprocess_single, data_list)
return results
# 或者使用异步
async def async_preprocess(data_list):
tasks = [async_preprocess_single(item) for item in data_list]
return await asyncio.gather(*tasks)
3. 数据流式处理
对于超大数据集，采用流式读取避免内存溢出：
import pandas as pd
# 分块读取
chunk_size = 10000
for chunk in pd.read_csv('large_dataset.csv', chunksize=chunk_size):
processed_chunk = preprocess_chunk(chunk)
# 处理并保存结果
通过这些方法，可以显著提升大模型训练的数据预处理效率。
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