Como ferramenta profissional para o pré-treinamento de LLM, o Crawl4LLM foi otimizado especificamente para cenários de big data em sua implementação de engenharia.
Os recursos do sistema estão incluídos:
- Projeto de arquitetura escalonável: suporte a 16 threads e acima da simultaneidade por meio do parâmetro num_workers, o teste real no ambiente de CPU de 16 núcleos acelerou 15 vezes a velocidade de rastreamento.
- Otimização do armazenamento: requer que conjuntos de dados como o ClueWeb22 sejam armazenados em SSDs para evitar gargalos de E/S em discos rígidos mecânicos
- Gerenciamento de memória: mecanismo de fila de trabalho integrado, suporte a uma única tarefa para processar 20 milhões de documentos
Em termos de recomendações de uso, a equipe de desenvolvimento o recomenda:
- Para pesquisas acadêmicas, configurar num_selected_docs_per_iter para 10000 é o ideal!
- Recomenda-se que os aplicativos industriais habilitem o monitoramento de logs do wandb para rastrear o progresso do rastreamento e o consumo de recursos em tempo real.
- Centenas de gigabytes de espaço devem ser reservados no diretório de saída para armazenar HTML bruto e texto simples convertido.
Esses projetos permitem que as ferramentas sejam adaptadas a diferentes cenários de demanda, desde ambientes de laboratório até ambientes de produção.
Essa resposta foi extraída do artigoCrawl4LLM: uma ferramenta eficiente de rastreamento da Web para pré-treinamento de LLMO
