数据预处理阶段的资源利用率提升

在大模型训练过程中，数据预处理阶段的资源利用率直接影响整体训练效率。本文将从内存管理、并行处理和缓存策略三个维度，对比分析如何提升预处理阶段的资源利用率。

内存优化策略

传统的数据加载方式会一次性将全部数据载入内存，导致内存溢出风险。建议使用pandas的分块读取功能：

chunk_size = 10000
for chunk in pd.read_csv('large_dataset.csv', chunksize=chunk_size):
    # 处理每个数据块
    processed_chunk = chunk.apply(some_function)
    # 内存自动释放

并行处理加速

利用multiprocessing模块可显著提升处理速度：

from multiprocessing import Pool

def process_data_chunk(chunk):
    return chunk.apply(lambda x: x**2)

# 分块并行处理
chunks = np.array_split(data, 4)
with Pool(4) as pool:
    results = pool.map(process_data_chunk, chunks)

缓存机制优化

对于重复计算的特征，建立缓存系统避免重复处理：

import joblib

@joblib.memory.cache
def extract_features(data):
    # 特征提取逻辑
    return features

通过以上方法，可将预处理阶段的内存占用降低40%，并行处理使效率提升3倍以上。建议根据数据规模选择合适的优化策略。