文本数据预处理中的内存管理

在大模型训练中，文本数据预处理的内存管理至关重要。本文将分享如何在处理大规模文本数据时有效控制内存使用。

问题背景

当处理包含数百万条文本记录的数据集时，直接加载到内存中往往导致内存溢出。特别是进行分词、向量化等操作时，内存消耗会呈指数级增长。

解决方案

采用分块处理策略，将大数据集分割成小批次进行处理：

import pandas as pd
from tqdm import tqdm

def process_large_dataset(file_path, chunk_size=10000):
    results = []
    for chunk in pd.read_csv(file_path, chunksize=chunk_size):
        # 对每个批次进行预处理
        processed_chunk = chunk['text'].apply(preprocess_text)
        results.extend(processed_chunk.tolist())
    return results

# 预处理函数示例
import re
from nltk.corpus import stopwords

stop_words = set(stopwords.words('english'))

def preprocess_text(text):
    # 转小写
    text = text.lower()
    # 移除特殊字符
    text = re.sub(r'[^a-zA-Z0-9\s]', '', text)
    # 分词并移除停用词
    words = text.split()
    return ' '.join([word for word in words if word not in stop_words])

实践建议

1. 使用pd.read_csv(chunksize)分块读取
2. 及时释放不需要的变量：del large_variable
3. 考虑使用生成器减少内存占用

性能监控

使用memory_profiler监控内存使用情况：

pip install memory_profiler

通过以上方法，可在保证处理质量的同时有效控制内存使用量。这在大模型训练数据准备阶段特别重要。