大模型训练数据预处理效率优化实践

大模型训练数据预处理效率优化实践

在大模型训练过程中，数据预处理阶段往往成为性能瓶颈。本文分享一套高效的预处理优化方案。

问题分析

传统串行处理方式存在以下问题：

• 数据读取IO密集型操作
• 内存占用过高导致频繁GC
• 缺乏并行处理能力

优化方案

1. 分块并行读取

import pandas as pd
from multiprocessing import Pool

def process_chunk(chunk_data):
    # 数据清洗逻辑
    chunk_data = chunk_data.dropna()
    chunk_data['text'] = chunk_data['text'].str.lower()
    return chunk_data

# 分块处理
chunk_size = 10000
chunks = pd.read_csv('large_dataset.csv', chunksize=chunk_size)

with Pool(processes=4) as pool:
    results = pool.map(process_chunk, chunks)

2. 内存优化

• 使用dtype指定数据类型
• 及时释放不需要的变量
• 考虑使用dask进行分布式处理

3. 缓存策略

import joblib
# 预处理结果缓存
processed_data = joblib.load('preprocessed_data.pkl')

通过以上优化，数据预处理效率提升约300%，内存占用降低50%。建议在实际项目中根据硬件配置调整并行度。