大模型训练数据预处理优化策略

在大模型训练过程中，数据预处理往往被忽视，但却是影响训练效率和模型效果的关键环节。本文分享几个踩坑总结的优化策略。

1. 数据清洗的并行化处理

常见的文本清洗问题：

去除特殊字符、HTML标签等
统一编码格式

踩坑记录：最初尝试单线程逐行处理，训练集100万条数据耗时超过24小时。优化后使用多进程并行处理：

from multiprocessing import Pool
import re

def clean_text(text):
    # 去除HTML标签
    text = re.sub(r'<[^>]+>', '', text)
    # 去除特殊字符
    text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)
    return text.strip()

if __name__ == '__main__':
    pool = Pool(8)  # 使用8个进程
    cleaned_data = pool.map(clean_text, raw_data)
    pool.close()
    pool.join()

2. 内存优化策略

踩坑记录：在处理大规模数据集时，内存溢出问题频发。解决方案：

分批读取数据
使用生成器模式

# 使用生成器减少内存占用
def data_generator(file_path, batch_size=1000):
    batch = []
    with open(file_path, 'r') as f:
        for line in f:
            batch.append(line.strip())
            if len(batch) >= batch_size:
                yield batch
                batch = []
    if batch:
        yield batch

3. 数据增强的缓存机制

对于需要重复计算的数据增强操作，建立缓存机制可大幅提升效率。在实际部署中发现，相同的文本增强操作重复执行导致资源浪费，通过建立基于内容哈希的缓存系统，将处理时间从原来的15分钟降低到2分钟。

优化要点：

建立数据指纹
使用Redis等缓存系统
设置合理的过期时间

SoftFruit · 2026-01-08T10:24:58

数据清洗的并行化确实能提效，但别忘了‘并行开销’——进程间通信、GIL锁、数据分片策略都会影响实际收益。建议用profile工具先测瓶颈，再决定是否上多进程。

Judy370 · 2026-01-08T10:24:58

内存优化用生成器是基础操作，但对大模型来说，更关键的是‘数据流式加载’和‘batch size动态调节’。固定batch可能在显存紧张时反而拖慢训练速度。

Charlie758 · 2026-01-08T10:24:58

缓存机制听起来很美好，但别陷入‘缓存膨胀’陷阱——尤其是文本增强这种高熵操作，哈希冲突或缓存失效策略不当会适得其反。建议加LRU或TTL控制。

ThickBronze · 2026-01-08T10:24:58

预处理优化本质是‘降低数据管道的时延’，但别本末倒置。如果清洗逻辑复杂到影响模型收敛性（比如过度去噪），那优化再快也是徒劳。先验证清洗对下游效果的影响。

大模型训练数据预处理优化策略