大规模数据处理中的内存优化技巧分享

在大模型训练过程中，内存优化是数据处理环节的关键挑战。本文分享几种实用的内存优化技巧。

1. 分块读取与流式处理

对于超大数据集，避免一次性加载到内存中。使用pandas的chunksize参数进行分块处理：

import pandas as pd

# 分块读取数据
chunk_size = 10000
for chunk in pd.read_csv('large_dataset.csv', chunksize=chunk_size):
    # 对每个chunk进行处理
    processed_chunk = chunk.dropna()  # 示例处理
    # 写入结果或进行其他操作

2. 数据类型优化

通过调整数据类型减少内存占用：

import pandas as pd
import numpy as np

def optimize_dtypes(df):
    for col in df.columns:
        if df[col].dtype == 'int64':
            if df[col].min() > np.iinfo(np.int8).min and df[col].max() < np.iinfo(np.int8).max:
                df[col] = df[col].astype('int8')
        elif df[col].dtype == 'float64':
            df[col] = df[col].astype('float32')
    return df

3. 内存映射文件

使用mmap技术处理大文件：

import numpy as np
# 创建内存映射数组
arr = np.memmap('large_array.dat', dtype='float32', mode='r')
# 只在需要时加载数据

这些技巧可有效降低训练数据处理的内存消耗，提升整体效率。