大规模数据集存储性能调优

在大模型训练过程中，数据集的存储和访问性能直接影响训练效率。本文分享几种实用的调优策略。

1. 数据格式优化

使用Parquet格式替代CSV可以显著提升读取速度。Parquet采用列式存储，支持高效的压缩和编码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('large_dataset.csv')
df.to_parquet('large_dataset.parquet', engine='pyarrow')

2. 分块读取策略

对于超大数据集，采用分块读取避免内存溢出：

import pandas as pd

chunk_size = 10000
for chunk in pd.read_csv('huge_dataset.csv', chunksize=chunk_size):
    # 处理每个数据块
    processed_chunk = chunk.groupby('category').sum()
    # 保存或合并结果

3. 存储层调优

使用SSD存储配合合理的缓存策略：

将热点数据放在SSD上
配置适当的文件系统缓存参数
调整I/O调度器参数

4. 并行处理

利用多进程并行读取：

from multiprocessing import Pool
import pandas as pd

def load_chunk(file_path):
    return pd.read_parquet(file_path)

# 并行加载多个文件
with Pool(4) as p:
    results = p.map(load_chunk, ['file1.parquet', 'file2.parquet'])

通过以上方法，可将大规模数据集的读取性能提升数倍。