Ein vollständiger Leitfaden zur Beschleunigung der Vorverarbeitung von Modellschulungen
Anforderungs-SzenarienDie Segmentierung wird zu einem entscheidenden Engpass, wenn das Training von Sprachmodellen in großem Maßstab die Verarbeitung von Terabytes an Text erfordert.
Technisches Programm::
- Optimierung auf Hardware-EbeneTokenDagger: Optimiert für moderne CPU-Architekturen, AMD EPYC-Tests zeigen 2,8-fache Steigerung der täglichen Verarbeitungskapazität eines einzelnen Rechners
- ProzessoptimierungTrennen Sie die Vorverarbeitung vom Training durch
python3 -m tokendagger.batch_process input_dir output_dirStapeldatei - gemischte Verarbeitung: Verschiedene Segmentierungsstrategien werden auf Quellcode und natürliche Sprache angewandt (über die
detect_language()(Automatische Umschaltung)
Umsetzung der Empfehlungen::
- Einrichtung von Vorbehandlungsleitungen:
cat large_file.txt | parallel --pipe python3 tokenize_stream.pyAktivieren der Streaming-Verarbeitung - Verwendung von Memory Mapping: Aktivieren für sehr große Dateien
use_mmap=TrueParameter zur Vermeidung von Speicherengpässen - Regelmäßige Leistungsanalyse: laufend
benchmarkModulvergleich der Leistung in verschiedenen Hardware-Umgebungen
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelTokenDagger: Leistungsstarkes TextsegmentierungswerkzeugDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Geschwindigkeit der Textvorverarbeitung vor dem KI-Modelltraining optimieren?
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