文本数据格式转换效率提升

在大模型训练中，文本数据格式转换是数据预处理的关键环节。本文将分享几种提升文本数据格式转换效率的实用方法。

批量格式转换优化

使用pandas的apply函数可以大幅提升批量文本转换效率：

import pandas as pd

def convert_text_format(text):
    # 示例：统一转为小写并去除多余空格
    return text.strip().lower()

df['cleaned_text'] = df['raw_text'].apply(convert_text_format)

向量化处理技术

对于大规模数据，可利用numpy向量化操作：

import numpy as np

text_array = df['raw_text'].values
cleaned_array = np.char.lower(np.char.strip(text_array))
df['cleaned_text'] = cleaned_array

多进程并行处理

针对超大文本数据集，可使用multiprocessing：

from multiprocessing import Pool
import multiprocessing as mp

def parallel_convert(text_list, n_processes=4):
    with Pool(n_processes) as pool:
        results = pool.map(convert_text_format, text_list)
    return results

这些方法可将文本格式转换效率提升5-10倍，特别适用于大模型训练前的数据准备阶段。