特征提取效率提升技巧

特征提取效率提升技巧

在大模型训练过程中，特征提取是决定模型性能的关键环节。本文分享几种实用的效率提升技巧。

1. 批处理优化

对于大规模数据集，建议采用批处理方式减少I/O开销：

import pandas as pd

def extract_features_batch(df, batch_size=1000):
    results = []
    for i in range(0, len(df), batch_size):
        batch = df.iloc[i:i+batch_size]
        # 批量特征提取逻辑
        features = batch.apply(lambda x: custom_feature_func(x), axis=1)
        results.append(features)
    return pd.concat(results, ignore_index=True)

2. 并行计算加速

利用多核CPU进行并行处理：

from multiprocessing import Pool
import numpy as np

def parallel_feature_extraction(data_list):
    with Pool(processes=4) as pool:
        results = pool.map(extract_single_feature, data_list)
    return np.array(results)

3. 内存优化策略

使用生成器避免内存溢出：

def feature_generator(data_source):
    for item in data_source:
        yield extract_features(item)

# 使用时
for features in feature_generator(large_dataset):
    process(features)

这些方法可将特征提取效率提升3-5倍，建议根据数据规模灵活组合使用。