海外访问：www.kdjingpai.com

Ctrl + D 收藏本站

当前位置：首页 » AI答疑

如何优化LLM预训练数据收集的效率？

2025-09-05

1.4 K

背景介绍

LLM预训练需要大量高质量数据，传统网页爬取存在数据冗余和效率低下的问题。Crawl4LLM提供了智能解决方案，通过算法筛选高价值内容。

核心操作步骤

配置智能筛选：在YAML文件中设置selection_method为dclm_fasttext_score，启用预训练评估模型
调整爬取参数：通过num_workers控制线程数(建议16核CPU配置16线程)，max_num_docs设置文档上限
使用SSD存储：将ClueWeb22等大型数据集存放在SSD上提升I/O性能
启用W&B监控：设置wandb:true记录爬取过程，便于后期优化

注意事项

首次使用需下载fastText分类器至指定目录，并确保Python版本≥3.10。建议在虚拟环境中运行以避免依赖冲突。

本答案来源于文章《Crawl4LLM：为LLM预训练提供的高效网页爬取工具》

相关文章

未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何优化LLM预训练数据收集的效率？

相关推荐