大模型数据处理的负载均衡设计

在大模型训练中，数据处理的负载均衡设计是确保训练效率和稳定性的重要环节。本文将介绍如何通过分布式数据加载和特征工程优化来实现负载均衡。

核心思路

负载均衡的关键在于避免某些计算节点过载而其他节点空闲。我们可以通过以下步骤实现：

1. 数据分片策略：将原始数据集按样本数量均匀划分，每个处理单元负责固定比例的数据块

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split

def distribute_data(data, num_workers):
    # 将数据均匀分配给多个工作进程
    indices = np.arange(len(data))
    splits = np.array_split(indices, num_workers)
    return [data[split] for split in splits]

2. 特征工程并行化：对每个数据块独立进行特征提取，使用多进程处理

from multiprocessing import Pool

def process_chunk(chunk):
    # 对数据块进行特征提取
    features = []
    for sample in chunk:
        # 特征提取逻辑
        features.append(extract_features(sample))
    return features

实践建议

• 使用 torch.utils.data.DataLoader 的 num_workers 参数优化数据加载
• 在特征工程中避免内存泄漏，及时释放临时变量
• 通过监控工具观察各节点负载情况，动态调整分配策略