构建数据处理服务的部署策略
在大模型训练过程中，数据处理服务的部署策略直接影响着模型训练效率和资源利用率。本文将分享一套可复现的数据处理服务部署方案。
核心思路
采用微服务架构，将数据清洗、特征提取、数据增强等模块分离部署，通过API网关统一管理。
部署步骤
- 环境准备：
# 创建虚拟环境
python -m venv data_processing_env
source data_processing_env/bin/activate # Linux/Mac
# 或 data_processing_env\Scripts\activate # Windows
pip install fastapi uvicorn pandas numpy scikit-learn
- 服务架构：
# main.py
from fastapi import FastAPI
import pandas as pd
from typing import List
app = FastAPI()
@app.post("/clean_data/")
def clean_data(data: List[dict]):
df = pd.DataFrame(data)
# 数据清洗逻辑
df = df.dropna()
df = df.drop_duplicates()
return df.to_dict('records')
- 部署命令：
# 启动服务
uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000
# 使用Docker部署（可选）
# Dockerfile内容
FROM python:3.9-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]
通过该策略，可实现数据处理服务的弹性伸缩和独立维护，提升整体系统稳定性。
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