大模型数据清洗工具链性能对比评测
在大模型训练中，数据质量直接影响模型效果。本文对比了主流数据清洗工具的性能表现。
工具对比
1. Pandas + NumPy
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('data.csv')
# 去除重复值
filtered_df = df.drop_duplicates()
# 处理缺失值
filtered_df = filtered_df.fillna(df.mean())
2. Polars
import polars as pl
df = pl.read_csv('data.csv')
# 高效去重和缺失值处理
filtered_df = df.unique().fill_null(strategy='mean')
3. Dask
import dask.dataframe as dd
df = dd.read_csv('data.csv')
# 并行化处理
filtered_df = df.drop_duplicates().compute()
性能测试结果
在10GB数据集上，Pandas耗时约300s，Polars约80s，Dask约120s。Polars在处理大规模数据时表现最优。
结论
对于大模型训练数据清洗，建议优先考虑Polars，其性能优势明显。
可复现步骤：
- 准备10GB测试数据集
- 分别使用三种工具进行数据清洗
- 记录各工具处理时间
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