数据预处理流水线性能监控方法
在大模型训练过程中，数据预处理流水线的性能直接影响整体训练效率。本文分享一套可复现的性能监控方案。
核心监控指标
- 处理延迟：每批次数据处理耗时
- 内存占用：流水线各阶段内存使用情况
- CPU利用率：并行处理时的资源分配
实施步骤
- 基础监控装饰器
import time
from functools import wraps
def monitor_performance(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
print(f"{func.__name__} 耗时: {end_time - start_time:.2f}s")
return result
return wrapper
- 集成到流水线
@monitor_performance
def preprocess_batch(data):
# 数据清洗逻辑
return cleaned_data
- 可视化监控 使用
matplotlib绘制处理时间趋势图，及时发现性能瓶颈。
注意事项
- 避免在生产环境直接打印日志影响性能
- 建议使用专门的日志框架如
logging或wandb
这套方案已在多个大模型项目中验证有效，建议根据实际场景调整监控粒度。
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