Diretrizes para o processamento de dados em grande escala
Para conjuntos de dados de grande escala, como o ClueWeb22, o Crawl4LLM oferece uso especificamente otimizado:
Recomendações de configuração de hardware
- Use SSDs em vez de HDDs para armazenar conjuntos de dados
- Equipado com memória grande (recomenda-se 32 GB ou mais)
- CPUs com vários núcleos aproveitam ao máximo o paralelismo
Estratégia de otimização de parâmetros
- Aumente o num_workers adequadamente (não mais do que o número de núcleos da CPU)
- Processamento segmentado: controle a quantidade de processamento em uma única passagem com max_num_docs
- Habilite o monitoramento de wandb para ajustar a alocação de recursos em tempo real
Gerenciamento de armazenamento
- Calcule e reserve espaço suficiente em disco com antecedência.
- Considere soluções de armazenamento distribuído
- Limpeza regular dos documentos de resultados intermediários
Recuperação de falhas
- Configuração do progresso do salvamento do ponto de verificação
- Grave registros detalhados para facilitar a localização de problemas
- Considere usar a implementação em contêineres para melhorar a estabilidade
Seguir essas práticas garante o desempenho ideal ao processar bilhões de páginas de dados.
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 " Quais são as práticas recomendadas para usar o Crawl4LLM ao trabalhar com conjuntos de dados de grande escala?
