数据集构建效率优化

在大模型训练中，数据集构建往往是整个pipeline中最耗时的环节之一。本文将分享几个提升数据处理效率的核心技巧。

1. 使用并行化处理

对于大规模数据清洗任务，采用多进程/多线程可以显著提升速度：

from multiprocessing import Pool
import pandas as pd

def process_chunk(chunk):
    # 数据清洗逻辑
    return chunk.dropna().reset_index(drop=True)

df_chunks = np.array_split(df, 4)  # 分割数据
with Pool(4) as pool:
    results = pool.map(process_chunk, df_chunks)
final_df = pd.concat(results).reset_index(drop=True)

2. 预加载与缓存策略

使用joblib进行中间结果缓存，避免重复计算：

from joblib import Memory

memory = Memory("./cache_dir", verbose=0)
cached_func = memory.cache(your_data_processing_function)
# 后续调用会自动使用缓存结果

3. 内存优化技巧

合理设置数据类型可减少内存占用：

# 使用更小的数据类型
df['int_col'] = df['int_col'].astype('int32')  # 而不是 int64
# 分类变量使用 category 类型
df['cat_col'] = df['cat_col'].astype('category')

4. 批量处理而非逐行处理

利用向量化操作替代循环：

# 不推荐
for idx, row in df.iterrows():
    df.loc[idx, 'new_col'] = row['col1'] * row['col2']

# 推荐
df['new_col'] = df['col1'] * df['col2']

通过以上方法，我们通常可以将数据处理时间从数小时缩短到数分钟。