大模型数据处理的分布式部署方案
最近在尝试构建大模型训练的数据处理流水线时，踩了不少坑，特此记录一下分布式部署的实践经验。
问题背景
我们有一个包含500GB原始数据集的项目，单机处理效率极低，必须采用分布式方案。最初尝试了简单的Spark分布式处理，结果发现数据倾斜严重，部分节点负载过高。
解决方案
最终采用了以下方案：
- 数据分片策略：使用
pyspark进行数据分区
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("DataProcessing").getOrCreate()
# 按时间戳分区，避免数据倾斜
df = spark.read.parquet("s3://bucket/data/")
df.repartition(100, "timestamp_column").write.mode("overwrite").parquet("s3://bucket/processed/")
- 资源调度优化：配置合理的executor参数
spark.executor.memory=8g
spark.executor.cores=2
spark.sql.adaptive.enabled=true
- 监控方案：使用Prometheus + Grafana实时监控各节点负载
实践总结
分布式部署的关键在于数据分片和资源协调，建议在正式部署前先做小规模测试验证。
注意：本方案仅适用于大规模数据处理场景，小数据集可能适得其反。
讨论