Analyse der Herausforderung
Herkömmliche Methoden stoßen auf Speicher- und Leistungsengpässe, wenn sie mit Milliarden von Datensätzen wie ClueWeb22 zu tun haben.
Optimierungsprogramm
- Mehrstufige Speicherarchitektur:SSD speichert aktuelle Daten, HDD speichert historische Daten
- Verteilte Verarbeitung:Starten Sie mehrere Threads mit dem Parameter num_workers, empfohlen werden 1-2 Worker pro physischem Kern.
- Stapelverarbeitung:Legen Sie num_selected_docs_per_iter fest, um die pro Stapel verarbeitete Menge zu steuern (10000 empfohlen).
- Ergebniskomprimierung:Ausgabedateien werden mit gzip komprimiert, um Platz zu sparen
Management-Fähigkeiten
- Regelmäßige Ausführung von fetch_docs.py zur Konvertierung von IDs in Text, um Speicherplatz freizugeben
- Schnelles Überprüfen der Qualität bestimmter Dokumente mit dem Skript access_data.py
- Verwaltung des Ausgabekatalogs nach Datum/Projekt
Stabile Verarbeitung von Crawling-Aufgaben mit einem Volumen von über 20 Millionen Dokumenten nach der Implementierung.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelCrawl4LLM: Ein effizientes Web Crawling Tool für LLM Pre-TrainingDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lassen sich große Datenbestände effizient durchsuchen und verwalten?
