大模型训练数据预处理性能优化指南
在大模型训练过程中，数据预处理阶段往往成为性能瓶颈。本文将分享几个关键的优化策略和可复现的实践方法。
1. 数据加载优化
使用 torch.utils.data.DataLoader 时，合理设置 num_workers 参数可以显著提升数据加载速度。建议设置为 CPU 核心数的 2-4 倍：
from torch.utils.data import DataLoader
loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, num_workers=8, pin_memory=True)
2. 内存优化策略
对于大型数据集，采用分批处理而非一次性加载：
# 使用生成器避免内存溢出
def data_generator(data_path):
for file in glob.glob(data_path):
yield load_data(file)
3. 特征工程加速
利用 pandas 的 dtype 指定优化：
import pandas as pd
# 指定数据类型减少内存占用
df = pd.read_csv('data.csv', dtype={'category': 'category', 'id': 'int32'})
4. 并行处理技巧
使用 multiprocessing 对数据进行并行清洗：
from multiprocessing import Pool
with Pool(4) as pool:
results = pool.map(clean_data, data_chunks)
通过这些优化手段，可以将预处理时间减少 50% 以上，显著提升训练效率。
讨论