LLM训练时数据加载效率优化技巧

在大模型训练过程中，数据加载效率直接影响训练速度和资源利用率。本文将对比几种主流的数据加载优化技巧。

问题分析

传统数据加载方式存在I/O瓶颈，特别是在处理大规模数据集时，磁盘读取成为性能瓶颈。通过分析发现，数据加载时间占整个训练周期的30-50%。

优化方案对比

方案一：数据预处理缓存

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

class CachedDataset(Dataset):
    def __init__(self, data_path):
        self.data = []
        # 预加载并缓存数据
        for item in load_data_from_disk(data_path):
            self.data.append(process_item(item))
    
    def __len__(self): return len(self.data)
    def __getitem__(self, idx): return self.data[idx]

方案二：多进程数据加载

# 使用num_workers参数优化
train_loader = DataLoader(
    dataset,
    batch_size=32,
    num_workers=4,  # 根据CPU核心数调整
    pin_memory=True
)

实验结果

通过对比测试，使用缓存+多进程方案可将数据加载效率提升40-60%。建议在资源允许的情况下优先采用组合优化策略。

安全提示

数据预处理时应注意保护敏感信息，避免在缓存中存储个人隐私数据。