大模型训练中的数据预处理加速

在大模型训练过程中，数据预处理往往是性能瓶颈之一。本文将分享几种有效的数据预处理加速方法。

1. 使用多进程并行处理

Python的multiprocessing模块可以显著提升数据加载速度：

from multiprocessing import Pool
import numpy as np

def preprocess_data(data_chunk):
    # 数据预处理逻辑
    return processed_data

# 并行处理数据
with Pool(processes=8) as pool:
    results = pool.map(preprocess_data, data_chunks)

2. 内存映射文件优化

对于大规模数据集，使用内存映射可以避免全部加载到内存：

import numpy as np

data = np.memmap('large_dataset.npy', dtype='float32', mode='r')
# 按需读取数据块
chunk = data[start:end]

3. 数据预取技术

在训练循环中使用torch.utils.data.DataLoader的num_workers参数：

from torch.utils.data import DataLoader

dataloader = DataLoader(
    dataset,
    batch_size=32,
    num_workers=4,
    pin_memory=True
)

这些方法结合使用，可将数据预处理效率提升数倍，显著减少训练等待时间。