大模型训练数据清洗效率优化策略

在大模型训练过程中，数据清洗效率直接影响模型训练效果和时间成本。本文分享几种提升数据清洗效率的实用策略。

1. 并行化数据清洗管道 使用Dask或Ray框架实现并行数据处理，将数据分块并行清洗。例如：

import dask.dataframe as dd
from dask.distributed import Client

client = Client('scheduler-address:8786')
df = dd.read_csv('large_dataset.csv')
# 并行清洗操作
cleaned_df = df.map_partitions(lambda part: part.dropna().drop_duplicates())
cleaned_df.compute()

2. 缓存中间结果 对于重复计算的清洗步骤，使用缓存机制避免重复处理。Python中可使用functools.lru_cache：

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=128)
def clean_text(text):
    return text.strip().lower().replace('  ', ' ')

3. 批量数据处理 避免逐行处理，而是批量操作。使用pandas的向量化操作：

# 原始方法（慢）
for row in df.itertuples():
    df.loc[row.Index, 'cleaned_col'] = clean_text(row.text)

# 优化方法（快）
df['cleaned_col'] = df['text'].apply(clean_text)

通过以上策略组合使用，可将数据清洗效率提升3-5倍。