大规模数据集压缩存储方案设计
在大模型训练过程中，数据集的存储成本往往占据整个训练资源的很大比重。本文将分享几种实用的大规模数据集压缩存储方案，帮助数据科学家有效降低存储开销。
1. 压缩格式选择
对于结构化数据，建议优先使用Parquet格式，它支持列式存储和多种压缩算法：
import pandas as pd
# 使用不同压缩算法保存
df.to_parquet('data.parquet', engine='pyarrow', compression='snappy')
df.to_parquet('data.parquet', engine='pyarrow', compression='gzip')
df.to_parquet('data.parquet', engine='pyarrow', compression='brotli')
2. 分块存储策略
针对超大文件，可采用分块存储：
# 分块读取和写入
chunk_size = 10000
for i, chunk in enumerate(pd.read_csv('large_dataset.csv', chunksize=chunk_size)):
chunk.to_parquet(f'chunk_{i}.parquet')
3. 特征工程中的压缩优化
在特征工程阶段，对稀疏特征可使用稀疏矩阵存储：
from scipy import sparse
# 转换为稀疏矩阵
sparse_matrix = sparse.csr_matrix(dense_features)
sparse.save_npz('features.npz', sparse_matrix)
4. 自动化压缩管道
建议构建数据处理流水线，自动完成：
- 数据验证
- 格式转换
- 压缩存储
通过Airflow或Prefect等工具实现自动化调度，确保每次数据更新都能及时压缩存储。
这些方案可显著降低存储成本，同时保持数据读取效率。
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