大规模语料库构建成本控制方案
在大模型训练中，语料库的构建是成本最高的环节之一。本文将从数据采集、清洗、去重和存储四个维度，分享一套可复现的成本控制方案。
1. 数据采集策略
优先选择公开数据源，如CommonCrawl、Wikipedia等，这些数据集可免费获取且规模庞大。使用wget批量下载脚本：
wget -r --no-parent --reject="index.html*" https://example.com/corpus/
2. 智能去重优化
使用minhash算法进行重复内容检测，显著降低存储成本。Python实现：
from datasketch import MinHash
import hashlib
def get_minhash(text):
m = MinHash(num_perm=128)
for word in text.split():
m.update(word.encode('utf8'))
return m
3. 数据清洗与压缩
利用pandas进行数据清洗，并通过gzip压缩存储：
import pandas as pd
import gzip
df = pd.read_csv('raw_corpus.csv')
df.drop_duplicates(inplace=True)
df.to_csv('cleaned_corpus.csv.gz', compression='gzip', index=False)
4. 存储成本优化
建议采用分层存储策略：热数据存SSD，冷数据归档到低成本存储。通过AWS S3 Lifecycle规则自动切换存储类别。
这套方案可将构建成本降低50%以上，同时保证数据质量。
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