LLMの事前トレーニングのための専門的なツールとして、Crawl4LLMは、エンジニアリングの実装において、特にビッグデータのシナリオに最適化されている。
システム機能が含まれている：
- スケーラブルなアーキテクチャ設計：num_workersパラメータにより16スレッド以上の同時実行をサポートし、16コアCPU環境での実テストではクロール速度が15倍に向上した。
- ストレージの最適化：機械式ハードドライブでのI/Oボトルネックを避けるため、ClueWeb22のようなデータセットをSSDに保存する必要がある。
- メモリ管理：ワークキュー機構を内蔵し、シングルタスクで2,000万文書サイズを処理可能
使用上の推奨という点では、開発チームが推奨している：
- 学術研究の場合は、num_selected_docs_per_iterを10000に設定するのが理想的である！
- 産業用アプリケーションでは、クロールの進行状況とリソースの消費量をリアルタイムで追跡するために、wandbログ監視を有効にすることを推奨する。
- 生のHTMLと変換されたプレーンテキストを保存するために、出力ディレクトリに数百ギガバイトのスペースを確保する必要がある。
これらの設計により、実験室から生産環境まで、さまざまな需要シナリオに対応することができる。
この答えは記事から得たものである。Crawl4LLM：LLM事前学習のための効率的なウェブクローリングツールについて
