在大模型训练过程中，数据集规模往往达到TB甚至PB级别，如何高效处理这些大规模数据成为关键挑战。本文总结了几种核心的性能优化策略。
1. 分片并行处理 将大型数据集切分为固定大小的分片，利用多进程/线程并行处理：
from multiprocessing import Pool
import pandas as pd
def process_chunk(chunk):
# 数据清洗逻辑
return chunk.dropna().reset_index(drop=True)
# 分片处理
chunks = [df[i:i+10000] for i in range(0, len(df), 10000)]
pool = Pool(processes=4)
results = pool.map(process_chunk, chunks)
pool.close()
pool.join()
2. 内存映射文件 对于超大数据集，使用内存映射避免加载到内存：
import numpy as np
# 使用memory_map读取大数组
large_array = np.memmap('large_file.dat', dtype='float32', mode='r')
3. 数据格式优化 采用Parquet等列式存储格式，提升查询效率：
# 读取时指定类型优化
df = pd.read_parquet('data.parquet', engine='pyarrow')
# 写入时压缩
df.to_parquet('optimized.parquet', compression='snappy')
这些方法可显著提升大规模数据处理效率，建议根据实际场景选择组合使用。
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