大規模データ処理のガイドライン
ClueWeb22のような大規模なデータセットに対して、Crawl4LLMは特に最適化された使用方法を提供する：
推奨ハードウェア構成
- データセットの保存にHDDの代わりにSSDを使用する。
- 大容量メモリ搭載（32GB以上推奨）
- マルチコアCPUが並列性をフル活用
パラメータ最適化戦略
- num_workersを適切に増やす（CPUコア数以下にする）
- セグメント化された処理：max_num_docsでシングルパスでの処理量をコントロールする。
- リソース割り当てをリアルタイムで調整するためのwandbモニタリングの有効化
ストレージ管理
- 事前に十分なディスク容量を計算し、確保しておく。
- 分散ストレージ・ソリューションの検討
- 中間成果文書の定期的なクリーンアップ
障害回復
- チェックポイント保存の進捗設定
- 詳細なログを記録し、問題を簡単に特定
- 安定性を向上させるために、コンテナ化されたデプロイメントの使用を検討する
これらのプラクティスに従うことで、何十億ページものデータを処理する際に最適なパフォーマンスが保証される。
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
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 大規模なデータセットを扱う際のCrawl4LLMのベストプラクティスとは？
