加速模型训练预处理的完整指南
要件シナリオ：大型语言模型训练需要处理TB级文本时，分词成为关键瓶颈。
技术方案::
- ハードウェアレベルの最適化：TokenDagger针对现代CPU架构优化，AMD EPYC测试显示单机日处理量提升2.8倍
- プロセスの最適化：将预处理与训练分离，通过
python3 -m tokendagger.batch_process input_dir output_dirバッチファイル - 混合处理：对源代码与自然语言采用不同分词策略（通过
detect_language()自动切换）
推奨事項の実施::
- 建立预处理管道：
cat large_file.txt | parallel --pipe python3 tokenize_stream.py实现流式处理 - 使用内存映射：对超大文件启用
use_mmap=True参数避免内存瓶颈 - 定期性能分析：运行
benchmark模块对比不同硬件环境表现
この答えは記事から得たものである。TokenDagger: 高性能テキスト分割ツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 怎样优化AI模型训练前的文本预处理速度？
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