数据预处理阶段的性能调优技巧

在大模型训练中，数据预处理阶段的性能调优直接影响训练效率和模型效果。本文将分享几个关键的调优技巧。

1. 并行化数据加载 使用 torch.utils.data.DataLoader 的 num_workers 参数可以显著提升数据加载速度。例如：

from torch.utils.data import DataLoader
loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, num_workers=4, pin_memory=True)

建议根据CPU核心数设置 num_workers，通常设置为CPU核心数的1-2倍。

2. 内存映射文件处理 对于大型数据集，避免一次性加载到内存中。使用 numpy.memmap 或 pandas.read_csv 的分块读取：

chunk_size = 10000
for chunk in pd.read_csv('large_dataset.csv', chunksize=chunk_size):
    # 处理每个chunk
    processed_chunk = preprocess(chunk)
    # 保存或处理结果

3. 特征工程并行化 使用 joblib 或 multiprocessing 进行特征提取并行化：

from joblib import Parallel, delayed
features = Parallel(n_jobs=4)(delayed(extract_features)(sample) for sample in data)

这些技巧可有效提升数据预处理效率，为后续模型训练奠定良好基础。