チャレンジ分析
ClueWeb22のような億単位のデータセットを扱う場合、従来の方法ではストレージとパフォーマンスのボトルネックに直面する。
最適化プログラム
- 階層型ストレージ・アーキテクチャ：SSDはホットデータ、HDDはヒストリカルデータを保存
- 分散処理：num_workersパラメータで複数のスレッドを起動し、物理コアあたり1-2ワーカーを推奨する。
- バッチ処理：num_selected_docs_per_iterを設定して、バッチあたりの処理量を制御する（10000を推奨）。
- 結果は圧縮された：出力ファイルは容量を節約するためにgzipで圧縮されます。
マネジメント・スキル
- 定期的にfetch_docs.pyを実行してIDをテキストに変換し、ストレージ領域を解放する。
- access_data.pyスクリプトを使用して、特定の文書の品質を素早く検証する。
- 日付別/プロジェクト別出力カタログ管理
導入後、2,000万件を超えるボリュームのドキュメントクローリングタスクを安定的に処理。
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
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 大規模データセットの効率的なクローリングと管理を実現するには？
