数据预处理阶段的缓存策略优化

在大模型训练过程中，数据预处理阶段的缓存策略优化能够显著提升训练效率。本文将分享一个实用的缓存方案，适用于特征工程和数据清洗场景。

缓存策略的核心思路

在数据预处理中，我们经常需要重复执行相同的转换操作（如标准化、编码等）。通过缓存中间结果，可以避免重复计算。以sklearn的StandardScaler为例，当处理大量相似数据时，我们可以设计一个缓存机制来存储已计算的均值和标准差。

实现步骤

创建缓存目录：os.makedirs('cache_dir', exist_ok=True)
设计缓存文件名：使用数据哈希值作为文件名，避免冲突
缓存读取逻辑：先检查是否存在对应缓存文件，存在则直接加载
缓存写入逻辑：计算完成后保存到缓存目录

import hashlib
import pickle
import os

def get_cache_key(data):
    return hashlib.md5(str(data).encode()).hexdigest()

def load_or_compute(cache_key, compute_func, *args):
    cache_path = f"cache_dir/{cache_key}.pkl"
    if os.path.exists(cache_path):
        with open(cache_path, 'rb') as f:
            return pickle.load(f)
    else:
        result = compute_func(*args)
        with open(cache_path, 'wb') as f:
            pickle.dump(result, f)
        return result