大模型训练数据预处理效率提升方案

在大模型训练中，数据预处理是影响训练效率的关键环节。本文分享一套高效的数据预处理流程优化方案。

核心优化策略

1. 批处理与并行化

import pandas as pd
from multiprocessing import Pool
import numpy as np

def preprocess_chunk(chunk):
    # 数据清洗和特征提取
    chunk = chunk.dropna()
    chunk['text_length'] = chunk['text'].str.len()
    return chunk

# 分块处理数据
chunks = pd.read_csv('large_dataset.csv', chunksize=10000)
with Pool(4) as pool:
    processed_chunks = pool.map(preprocess_chunk, chunks)

2. 内存优化技巧

使用Dask进行大数据处理：

import dask.dataframe as dd

# 使用Dask读取大文件
ddf = dd.read_csv('large_dataset.csv')
# 延迟计算，避免内存溢出
result = ddf.groupby('category').text_length.mean().compute()

3. 缓存机制

预处理结果缓存到本地：

import joblib

cache_file = 'preprocessed_data.pkl'
if os.path.exists(cache_file):
    data = joblib.load(cache_file)
else:
    data = preprocess_data(raw_data)
    joblib.dump(data, cache_file)

通过以上优化，可将预处理效率提升3-5倍。