数据预处理阶段的并行计算优化

在大模型训练中，数据预处理阶段的并行计算优化是提升整体效率的关键环节。本文将分享如何通过并行化处理来加速数据清洗、特征提取等操作。

并行数据清洗示例

使用Python的multiprocessing模块对文本数据进行并行清洗：

import multiprocessing as mp
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import re

def clean_text(text):
    # 去除特殊字符，转小写
    text = re.sub(r'[^a-zA-Z0-9\s]', '', text)
    return text.lower().strip()

def parallel_clean(data, n_workers=4):
    with ProcessPoolExecutor(max_workers=n_workers) as executor:
        results = list(executor.map(clean_text, data))
    return results

# 使用示例
raw_data = ['Hello, World!', 'Data@Science#', 'AI*ML&DL']
cleaned_data = parallel_clean(raw_data)
print(cleaned_data)

特征工程并行化

对于特征提取，可以使用Dask进行分布式计算：

import dask.dataframe as dd
from dask import delayed
import pandas as pd

def extract_features(df_chunk):
    # 特征提取逻辑
    df_chunk['length'] = df_chunk['text'].str.len()
    return df_chunk

# 读取大文件并并行处理
ddf = dd.read_csv('large_dataset.csv')
ddf_features = ddf.map_partitions(extract_features)
result = ddf_features.compute()

性能优化建议

1. 合理设置工作进程数（通常为CPU核心数）
2. 避免内存泄漏，及时释放资源
3. 使用生成器处理大数据集避免内存溢出
4. 选择合适的并行库（multiprocessing vs Dask vs Ray）

这些技术在大模型训练数据工程中具有重要价值，能够显著提升预处理效率。