深度学习训练中数据预处理并行化实践

在分布式大模型训练中，数据预处理瓶颈往往成为性能瓶颈。本文分享一个实际案例：通过并行化预处理显著提升训练效率。

问题背景 我们训练一个7B参数的LLM模型，原始数据包含100GB文本文件。传统串行预处理导致数据准备时间占总训练时间的35%以上。

解决方案 采用多进程并行预处理方案：

from multiprocessing import Pool, cpu_count
import concurrent.futures

def preprocess_chunk(chunk):
    # 数据清洗、tokenize等操作
    return processed_data

def parallel_preprocess(data_chunks, num_processes=None):
    if num_processes is None:
        num_processes = min(cpu_count(), len(data_chunks))
    
    with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=num_processes) as executor:
        results = list(executor.map(preprocess_chunk, data_chunks))
    return results

调优经验

1. 进程数设置：CPU密集型任务建议设置为CPU核心数的0.8倍
2. 内存控制：单个进程内存占用不超过总内存的30%
3. 数据分块：每块数据大小控制在50-100MB之间

效果验证 通过该方案，预处理时间从原来的4小时降低到1.2小时，整体训练效率提升28%。建议在实际应用中根据硬件资源动态调整进程数和数据块大小。