构建高效数据处理平台的经验总结
在大模型训练过程中，数据处理效率直接影响模型训练效果和迭代速度。本文分享构建高效数据处理平台的核心经验，涵盖数据清洗、特征工程到分布式处理的完整流程。
核心架构设计
首先建立分层处理架构：
- 数据接入层 - 支持多种数据源（S3、数据库、API）
- 预处理层 - 数据清洗、格式转换
- 特征工程层 - 特征提取、构造、标准化
- 存储层 - 高效的数据缓存和索引
关键技术实践
使用Python + Dask进行分布式数据处理：
import dask.dataframe as dd
import pandas as pd
df = dd.read_csv('large_dataset.csv')
# 数据清洗
processed_df = df.dropna().drop_duplicates()
# 特征提取
processed_df['text_length'] = processed_df['content'].str.len()
# 保存处理结果
processed_df.to_parquet('processed_data.parquet')
可复现步骤
- 安装依赖：
pip install dask pandas pyarrow - 使用
dd.read_csv()读取大数据集 - 应用
.dropna().drop_duplicates()清洗数据 - 利用
.str.len()等方法提取文本特征 - 保存为Parquet格式提升读取效率
性能优化要点
- 合理设置Dask的分区数量（建议每个分区100MB以上）
- 使用Parquet格式替代CSV提高I/O性能
- 配置合适的内存限制避免OOM
通过这套流程，数据处理效率提升约3倍，为大模型训练提供了坚实的数据基础。
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