数据清洗阶段的性能调优技巧

在大模型训练中，数据清洗阶段的性能调优直接影响模型效果和训练效率。本文分享几个关键技巧。

1. 分布式数据清洗 对于大规模数据集，避免单机处理导致的内存瓶颈。使用Spark或Dask进行分布式清洗：

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("DataCleaning").getOrCreate()
df = spark.read.parquet("/data/large_dataset")
# 去除重复值并过滤异常值
cleaned_df = df.dropDuplicates().filter(df.value > 0)
cleaned_df.write.mode("overwrite").parquet("/data/cleaned_data")

2. 内存优化的批处理 针对内存有限的情况，采用分批读取：

import pandas as pd
for chunk in pd.read_csv("large_file.csv", chunksize=10000):
    # 清洗当前批次
    chunk_cleaned = chunk.dropna().query('value > 0')
    # 写入结果文件
    chunk_cleaned.to_csv("output.csv", mode='a', header=False)

3. 并行数据清洗 利用多进程加速清洗过程：

from multiprocessing import Pool
import pandas as pd

# 清洗函数
def clean_chunk(chunk):
    return chunk.dropna().reset_index(drop=True)

if __name__ == "__main__":
    chunks = pd.read_csv("large_file.csv", chunksize=5000)
    with Pool(4) as pool:
        cleaned_chunks = pool.map(clean_chunk, chunks)

4. 缓存策略 对频繁使用的中间结果进行缓存：

import joblib
# 清洗后缓存清洗规则
joblib.dump(cleaned_df, "cleaned_data_cache.pkl")
# 后续直接加载使用
loaded_df = joblib.load("cleaned_data_cache.pkl")

通过合理运用这些技巧，可显著提升数据清洗阶段的执行效率。