在大模型训练过程中，数据预处理阶段的内存占用过高是一个常见但容易被忽视的问题。特别是在处理大规模文本数据时，预处理操作如tokenization、padding、batching等会显著增加内存消耗。
问题分析
预处理阶段的主要内存开销来源于：
- Tokenization - 将原始文本转换为token序列
- Padding - 为了batch处理而进行的长度对齐
- Data Loading - 多线程数据加载器的内存占用
复现步骤
from datasets import load_dataset
from transformers import AutoTokenizer
import torch
dataset = load_dataset("wikitext", "wikitext-2-raw-v1")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")
def preprocess_function(examples):
# 这里会大量占用内存
return tokenizer(examples["text"], truncation=True, padding="max_length", max_length=512)
# 直接应用预处理会导致内存激增
processed_dataset = dataset.map(preprocess_function, batched=True, remove_columns=["text"])
优化方案
- 流式处理 - 使用
streaming=True避免一次性加载所有数据 - 分批处理 - 将大批次拆分为小批次
- 内存映射 - 利用
map函数的writer_batch_size参数控制内存使用
最佳实践
dataset = load_dataset("wikitext", "wikitext-2-raw-v1", streaming=True)
processed_dataset = dataset.map(
preprocess_function,
batched=True,
remove_columns=["text"],
writer_batch_size=1000
)
通过合理配置预处理参数，可以有效控制内存占用，提升训练效率。
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