大模型微调代码中数据加载器性能优化实战

在大模型微调过程中，数据加载器的性能直接影响训练效率。本文分享一个实际优化案例，通过调整数据加载策略显著提升训练速度。

问题分析 在使用Hugging Face的DataLoader进行数据加载时，发现训练初期存在明显延迟。通过Profiler定位到瓶颈主要集中在数据预处理环节。

优化方案

1. 增加num_workers参数：将num_workers从0调整为4，利用多进程并行读取数据
2. 设置pin_memory=True：对于GPU训练，启用内存锁定以加快数据传输
3. 使用prefetch_factor优化缓存：设置prefetch_factor=2提高数据预取效率

from torch.utils.data import DataLoader

data_loader = DataLoader(
    dataset,
    batch_size=32,
    num_workers=4,  # 多进程加载
    pin_memory=True,  # 内存锁定
    prefetch_factor=2,  # 预取缓存
    shuffle=True
)

效果验证 优化后，数据加载时间从原来的15秒降至3秒，整体训练效率提升约40%。建议在生产环境中采用此配置以获得最佳性能。

注意事项

• num_workers值不宜过大，避免CPU资源过度消耗
• pin_memory仅适用于GPU环境
• 根据实际硬件配置调整参数值