在大模型训练中，数据预处理阶段往往是性能瓶颈。本文将对比传统串行处理与并行化改造的差异，并提供可复现的优化方案。
问题背景
以文本清洗为例，原始数据包含10万条样本，每个样本需要进行分词、去停用词、词干提取等操作。使用单线程处理耗时约2小时，严重影响训练效率。
串行处理实现
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
stop_words = set(stopwords.words('english'))
def preprocess_text(text):
tokens = nltk.word_tokenize(text.lower())
return [token for token in tokens if token not in stop_words]
# 串行处理
processed_data = []
for text in raw_data:
processed_data.append(preprocess_text(text))
并行化改造
使用multiprocessing模块进行并行处理：
from multiprocessing import Pool
import multiprocessing as mp
def parallel_preprocess(texts):
with Pool(processes=mp.cpu_count()) as pool:
results = pool.map(preprocess_text, texts)
return results
# 并行处理
processed_data = parallel_preprocess(raw_data)
性能对比
- 串行：2小时
- 并行（4核）：30分钟
- 加速比：约4倍
实际建议
在数据工程实践中，推荐使用Dask或Ray等分布式计算框架进行大规模数据预处理，同时注意内存管理避免OOM。并行化改造应根据硬件资源合理分配进程数。
关键词：大模型、数据清洗、特征工程
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