大模型训练中的数据加载优化策略

在大模型训练中，数据加载效率直接影响训练性能。本文分享一个基于分布式数据加载的优化方案。

问题分析 传统单机数据加载存在IO瓶颈，尤其在处理TB级数据集时。以LLaMA-7B为例，单卡训练需要约200GB内存存储数据，直接加载会显著影响训练吞吐量。

优化策略 采用分片并行的数据加载架构：

数据预处理阶段

import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

class ShardedDataset(Dataset):
    def __init__(self, data_paths, shard_id, num_shards):
        self.data = []
        # 按shard_id分片读取数据
        for path in data_paths:
            if shard_id in get_shard_path(path):
                self.data.extend(load_data_from_path(path))
    
    def __len__(self):
        return len(self.data)
    
    def __getitem__(self, idx):
        return self.data[idx]

并行数据加载

# 使用分布式数据加载器
from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler

sampler = DistributedSampler(
    dataset,
    num_replicas=world_size,
    rank=rank,
    shuffle=True
)

loader = DataLoader(
    dataset,
    batch_size=batch_size,
    sampler=sampler,
    num_workers=4,
    pin_memory=True,
    collate_fn=custom_collate_fn
)

可复现步骤