数据预处理流水线性能调优经验

在大模型训练中，数据预处理流水线的性能直接影响整体训练效率。本文分享几个关键调优技巧。

1. 批处理优化 使用pandas的chunksize参数处理大文件：

for chunk in pd.read_csv('large_dataset.csv', chunksize=10000):
    processed_chunk = chunk.apply(some_function)
    # 保存处理结果

2. 内存管理 及时释放内存：

import gc
# 处理完数据后清理内存
processed_data = None
gc.collect()

3. 并行处理 利用multiprocessing提升速度：

from multiprocessing import Pool
pool = Pool(processes=4)
results = pool.map(process_function, data_list)
pool.close()
pool.join()

4. 特征工程流水线 构建可复用的预处理管道：

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
pipeline = Pipeline([
    ('scaler', StandardScaler()),
    ('feature_selection', SelectKBest())
])

通过这些优化，数据处理速度可提升3-5倍。