文本数据预处理的并行执行优化

文本数据预处理的并行执行优化

在大模型训练中，文本数据预处理是关键的前置步骤。本文将分享如何通过并行化技术显著提升预处理效率。

问题背景

传统串行处理方式在面对大规模文本数据时存在明显性能瓶颈。以100万条文本数据为例，单线程处理可能需要数小时，严重影响模型训练周期。

并行优化方案

1. 使用multiprocessing模块

from multiprocessing import Pool
import pandas as pd

def preprocess_text(text):
    # 文本清洗逻辑
    return text.lower().strip()

# 分割数据并并行处理
if __name__ == '__main__':
    data = pd.read_csv('large_dataset.csv')
    texts = data['text'].tolist()
    
    with Pool(processes=8) as pool:
        processed_texts = pool.map(preprocess_text, texts)

2. 利用Dask框架

import dask.dataframe as dd

df = dd.read_csv('large_dataset.csv')
df['processed_text'] = df['text'].map_partitions(
    lambda x: x.str.lower().str.strip(), 
    meta=pd.Series(dtype='str')
)
df.to_csv('output/*.csv')

性能对比

• 串行处理：约120分钟
• 并行处理（8核）：约30分钟
• 加速比：4倍提升

实践建议

1. 根据CPU核心数合理设置进程数
2. 注意内存使用，避免过度并行导致内存溢出
3. 对于IO密集型任务，可考虑asyncio方案

通过以上优化，预处理时间从数小时缩短至数十分钟，极大提升了数据工程效率。