大模型训练数据预处理效率优化方案

大模型训练数据预处理效率优化方案

在大模型训练中，数据预处理环节往往占据总训练时间的40-60%。本文分享一套可复现的效率优化方案。

核心优化策略

1. 批处理与并行化

import multiprocessing as mp
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

def preprocess_chunk(data_chunk):
    # 数据清洗逻辑
    return cleaned_data

# 并行处理
with ProcessPoolExecutor(max_workers=mp.cpu_count()) as executor:
    results = list(executor.map(preprocess_chunk, data_chunks))

2. 内存优化 使用生成器避免一次性加载全部数据，特别适合超大数据集。

3. 缓存机制 对重复计算的结果进行缓存，减少重复预处理开销。

实施步骤

1. 评估数据规模和硬件资源
2. 选择合适的批处理大小（通常1000-10000条）
3. 配置并行进程数
4. 监控内存使用情况
5. 建立预处理管道的版本控制

通过以上方案，可将预处理效率提升3-5倍，显著缩短模型训练周期。