文本数据预处理中的缓存策略

文本数据预处理中的缓存策略踩坑记录

在大模型训练过程中，文本数据预处理是耗时最多的环节之一。最近在处理一个100万条文本的数据集时，发现重复预处理浪费了大量时间，于是尝试引入缓存机制。

问题重现

最初的做法是直接对原始数据进行逐条预处理：

import re

def preprocess_text(text):
    # 去除特殊字符
    text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)
    # 转小写
    text = text.lower()
    # 去除多余空格
    text = ' '.join(text.split())
    return text

# 重复执行预处理
for text in raw_data:
    processed = preprocess_text(text)

缓存方案

使用diskcache库实现缓存：

from diskcache import Cache
import hashlib

cache = Cache('./preprocess_cache')

def cached_preprocess(text):
    # 生成缓存键
    key = hashlib.md5(text.encode()).hexdigest()
    
    # 尝试从缓存获取
    if key in cache:
        return cache[key]
    
    # 预处理并缓存结果
    result = preprocess_text(text)
    cache[key] = result
    return result

实践心得

1. 缓存键设计：使用MD5哈希避免缓存冲突
2. 内存管理：设置了合理的过期时间避免磁盘占用过大
3. 版本控制：预处理逻辑变更时及时清理缓存

这个方案将原本需要数小时的预处理时间缩短到几分钟，效率提升显著。

注意：缓存路径要确保可写权限，且预处理函数必须是纯函数以保证缓存一致性。