Als professionelles Werkzeug für das LLM-Pre-Training wurde Crawl4LLM in seiner technischen Umsetzung speziell für Big-Data-Szenarien optimiert.
Systemfunktionen sind enthalten:
- Skalierbare Architektur Design: Unterstützung 16 Threads und über Gleichzeitigkeit durch num_workers Parameter, der reale Test in der 16-Core-CPU-Umgebung Crawling-Geschwindigkeit bis 15 mal.
- Speicheroptimierung: Erfordert die Speicherung von Datensätzen wie ClueWeb22 auf SSDs, um E/A-Engpässe auf mechanischen Festplatten zu vermeiden
- Speicherverwaltung: integrierter Warteschlangenmechanismus, Single-Task-Unterstützung für die Verarbeitung von 20 Millionen Dokumenten
Was die Nutzungsempfehlungen betrifft, so empfiehlt das Entwicklungsteam diese:
- Für die akademische Forschung ist die Konfiguration von num_selected_docs_per_iter auf 10000 ideal!
- Für industrielle Anwendungen wird empfohlen, die Protokollüberwachung der wandb zu aktivieren, um den Crawling-Fortschritt und den Ressourcenverbrauch in Echtzeit zu verfolgen.
- Im Ausgabeverzeichnis sollten Hunderte von Gigabyte Speicherplatz reserviert werden, um rohes HTML und konvertierten reinen Text zu speichern.
Dadurch lassen sich die Werkzeuge an unterschiedliche Bedarfsszenarien anpassen, vom Labor bis zur Produktionsumgebung.
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
