在大模型训练中，数据预处理往往是最耗时的环节之一。本文将分享几个在数据预处理阶段提升并行计算效率的实用技巧。
1. 使用Dask进行分布式数据处理
对于超大数据集，传统的pandas处理方式会遇到内存瓶颈。我们可以使用Dask来实现并行处理：
import dask.dataframe as dd
from dask.distributed import Client
# 启动分布式客户端
client = Client('scheduler-address:8786')
# 读取大数据集
df = dd.read_csv('large_dataset.csv')
# 并行处理数据
processed_df = df.map_partitions(lambda partition: partition.dropna())
# 执行计算
result = processed_df.compute()
2. 利用多进程池优化特征提取
当需要对大量文本进行特征提取时，可以利用multiprocessing模块：
from multiprocessing import Pool
import numpy as np
def extract_features(text):
# 特征提取逻辑
return np.array([len(text), text.count('a')])
# 使用进程池并行处理
if __name__ == '__main__':
texts = ['text1', 'text2', 'text3'] * 1000
with Pool(processes=4) as pool:
features = pool.map(extract_features, texts)
3. 内存映射优化
对于超大数据集，使用numpy的内存映射功能可以避免加载整个数据到内存：
import numpy as np
# 创建内存映射数组
mapped_array = np.memmap('large_array.dat', dtype='float32', mode='r+', shape=(1000000, 100))
# 并行处理分块数据
for i in range(0, len(mapped_array), 1000):
chunk = mapped_array[i:i+1000]
# 处理chunk
这些技巧在实际项目中能显著提升数据预处理效率，建议根据具体场景选择合适的并行策略。
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