LLM训练时数据加载速度慢的优化

在大模型训练过程中，数据加载速度往往成为性能瓶颈。本文将从架构层面探讨如何优化LLM训练时的数据加载性能。

问题分析

传统数据加载方式存在以下问题：

1. 磁盘I/O成为瓶颈，特别是处理大规模文本数据集时
2. 数据预处理与模型训练串行执行，无法并行化
3. 内存使用效率低，频繁的内存分配和回收

优化方案

1. 数据预处理缓存

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

class CachedDataset(Dataset):
    def __init__(self, data_path, cache_dir="./cache"):
        self.data = self._load_and_cache(data_path, cache_dir)
        
    def _load_and_cache(self, data_path, cache_dir):
        import pickle
        cache_path = os.path.join(cache_dir, f"{hash(data_path)}.pkl")
        if os.path.exists(cache_path):
            with open(cache_path, 'rb') as f:
                return pickle.load(f)
        # 预处理逻辑
        data = self._preprocess_data(data_path)
        os.makedirs(cache_dir, exist_ok=True)
        with open(cache_path, 'wb') as f:
            pickle.dump(data, f)
        return data

2. 多进程数据加载

# 使用num_workers参数优化数据加载
train_loader = DataLoader(
    dataset,
    batch_size=32,
    num_workers=8,  # 根据CPU核心数调整
    pin_memory=True,
    prefetch_factor=2
)

3. 内存映射文件

对于超大数据集，建议使用内存映射技术：

import numpy as np
# 使用memory mapping加载大文件
with open('large_dataset.bin', 'rb') as f:
    data = np.memmap(f, dtype='float32', mode='r')

复现步骤

1. 准备大规模文本数据集
2. 实施数据预处理缓存机制
3. 调整DataLoader的num_workers参数
4. 监控I/O性能指标

通过以上优化，可将数据加载时间从数小时降低至几分钟，显著提升训练效率。