数据预处理阶段的并行化处理方案

在大模型训练中，数据预处理阶段往往占据整个训练流程的很大比重。本文将分享一种高效的数据并行化处理方案，通过合理利用多核CPU和分布式计算资源来加速数据清洗、特征提取等操作。

并行化策略

对于大规模数据集，我们可以使用Python的multiprocessing模块实现基本的并行处理。例如，对文本数据进行清洗时，可以将数据分块并行执行清理函数：

from multiprocessing import Pool
import pandas as pd

def clean_text(text):
    # 定义你的文本清洗逻辑
    return text.strip().lower()

def parallel_process(data, n_workers=4):
    chunk_size = len(data) // n_workers
    chunks = [data[i:i+chunk_size] for i in range(0, len(data), chunk_size)]
    
    with Pool(n_workers) as pool:
        results = pool.map(clean_text, chunks)
    return [item for sublist in results for item in sublist]

分布式处理方案

对于更大规模的数据，推荐使用Dask框架进行分布式处理：

import dask.dataframe as dd
from dask import delayed

# 加载大文件
df = dd.read_csv('large_dataset.csv')

# 定义并行处理函数
@delayed
def process_chunk(chunk):
    chunk['processed_text'] = chunk['text'].str.strip().str.lower()
    return chunk

# 应用处理
processed_chunks = [process_chunk(chunk) for chunk in df.to_delayed()]
result = dd.from_delayed(processed_chunks, schema=df.columns, npartitions=len(processed_chunks))