Análise de desafios
Os métodos tradicionais enfrentam gargalos de armazenamento e desempenho ao lidar com conjuntos de bilhões de dados, como o ClueWeb22.
Programa de otimização
- Arquitetura de armazenamento em camadas:A SSD armazena dados quentes, o HDD armazena dados históricos
- Processamento distribuído:Inicie vários threads com o parâmetro num_workers; recomenda-se 1-2 workers por núcleo físico.
- Processamento em lote:Defina num_selected_docs_per_iter para controlar a quantidade processada por lote (recomenda-se 10000)
- Compressão de resultados:Os arquivos de saída são compactados com gzip para economizar espaço
Habilidades gerenciais
- Executar periodicamente o fetch_docs.py para converter IDs em texto, liberando espaço de armazenamento
- Valide rapidamente a qualidade de documentos específicos usando o script access_data.py
- Gerenciamento do catálogo de saída por data/projeto
Processamento estável de mais de 20 milhões de tarefas de rastreamento de documentos em volume após a implementação.
Essa resposta foi extraída do artigoCrawl4LLM: uma ferramenta eficiente de rastreamento da Web para pré-treinamento de LLMO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como obter rastreamento e gerenciamento eficientes de conjuntos de dados em grande escala?
