大规模语言模型训练中的数据加载速度优化

在大规模语言模型训练中，数据加载速度往往是训练瓶颈的关键因素。本文基于实际部署经验，分享几个可复现的优化策略。

1. 数据预处理管道优化 使用torch.utils.data.DataLoader时，通过设置num_workers>0并合理配置pin_memory=True可以显著提升数据加载效率。建议根据GPU内存调整batch_size和num_workers数量。

from torch.utils.data import DataLoader
loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, num_workers=4, pin_memory=True)

2. 数据缓存策略 对于重复使用的数据集，建议在训练前将数据预处理并缓存为.pt格式文件。使用torch.save()和torch.load()进行高效读取。

# 预处理后缓存
processed_data = [preprocess(item) for item in raw_data]
torch.save(processed_data, 'cached_data.pt')

# 训练时加载
loaded_data = torch.load('cached_data.pt')

3. 网络存储优化 当数据存储在远程存储系统中时，使用torch.utils.data.IterableDataset结合多线程读取，避免单点瓶颈。同时考虑使用SSD或内存盘作为临时缓存层。

实际部署建议：优先优化数据预处理逻辑，其次考虑硬件资源分配，最后再考虑网络传输优化。