作为面向LLM预训练的专业工具，Crawl4LLM在工程实现上针对大数据场景进行了专项优化。
系统特性包含：
- 可扩展架构设计：通过num_workers参数支持16线程及以上并发，实测在16核CPU环境下爬取速度提升15倍
- 存储优化：要求将ClueWeb22等数据集存放于SSD，避免机械硬盘的I/O瓶颈
- 内存管理：内置工作队列机制，单任务支持处理2000万文档规模
使用建议方面，开发团队推荐：
- 对于学术研究，配置num_selected_docs_per_iter为10000可获得理想效果
- 工业级应用建议开启wandb日志监控，实时跟踪爬取进度和资源消耗
- 输出目录需预留数百GB空间以存储原始HTML和转换后的纯文本
这些设计使得工具能适应从实验室到生产环境的不同需求场景。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelCrawl4LLM: Ein effizientes Web Crawling Tool für LLM Pre-TrainingDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Crawl4LLM unterstützt Multi-Threaded High-Speed Crawling und die Verarbeitung großer Datensätze
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