数据预处理中批处理优化技巧

在大模型训练过程中，数据预处理的效率直接影响整体训练时间。本文分享几种批处理优化技巧，帮助提升数据处理速度。

批处理基础优化

使用pandas进行批量数据处理时，避免逐行操作。例如，将以下代码：

for index, row in df.iterrows():
    df.loc[index, 'new_col'] = row['col1'] * row['col2']

替换为：

df['new_col'] = df['col1'] * df['col2']

这样可以提升数倍性能。

向量化操作技巧

利用numpy向量运算替代循环：

# 优化前
for i in range(len(data)):
    data[i] = np.log(data[i])

# 优化后
data = np.log(data)

内存优化策略

对大数据集使用分块处理：

chunk_size = 10000
for chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=chunk_size):
    processed_chunk = chunk.apply(some_function, axis=1)
    # 处理结果写入文件

并行处理方案

使用multiprocessing模块：

from multiprocessing import Pool

def process_chunk(chunk):
    return chunk.apply(some_operation, axis=1)

if __name__ == '__main__':
    pool = Pool(processes=4)
    results = pool.map(process_chunk, chunks)
    pool.close()

这些技巧在实际应用中可将数据预处理时间从数小时缩短至几分钟。