文本数据预处理中的并行处理

在大模型训练中，文本数据预处理的效率直接影响整体训练速度。本文分享一种高效的并行文本预处理方法。

核心思路 将文本数据分块后并行处理，利用多核CPU加速清洗、分词、标准化等操作。

实现步骤

1. 数据分块：使用numpy.array_split将文本列表分割为N个子集
2. 并行处理：通过multiprocessing.Pool或concurrent.futures.ProcessPoolExecutor执行预处理函数
3. 结果合并：将处理后的结果重新组合

代码示例：

import multiprocessing as mp
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import re

def preprocess_text(text):
    # 示例预处理函数
    text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)  # 去除标点
    text = text.lower()  # 转小写
    return text.strip()

def parallel_preprocess(texts, num_workers=4):
    # 分块处理
    chunks = [texts[i::num_workers] for i in range(num_workers)]
    
    with ProcessPoolExecutor(max_workers=num_workers) as executor:
        results = list(executor.map(
            lambda chunk: [preprocess_text(text) for text in chunk],
            chunks
        ))
    
    # 合并结果
    return [item for sublist in results for item in sublist]

优化建议：

• 根据数据大小调整分块数量
• 避免在并行中传递大型对象
• 考虑使用Dask进行更大规模处理

此方法在处理百万级文本时可提升5-10倍效率。