LLM 時代 優(you)雅構(gou)建大(da)模(mo)型(xing)訓(xun)練的(de)數(shu)據處(chu)理與(yu)存儲(chu)支(zhi)持(chi)體(ti)系(xi)
- 分布(bu)式數據攝(she)取(qu)與(yu)清洗：利(li)用(yong)如Apache Spark、Flink等分(fen)布(bu)式計算(suan)框(kuang)架(jia)，構(gou)建可(ke)橫(heng)向(xiang)擴展(zhan)的(de)數(shu)據攝(she)取(qu)管(guan)道(dao)，並(bing)行(xing)處理TB/PB級原(yuan)始(shi)文(wen)本(ben)、代碼、圖(tu)像(xiang)等(deng)多(duo)源(yuan)數(shu)據。清洗過(guo)程(cheng)需自(zi)動化識(shi)別並(bing)過濾(lv)低質(zhi)量(liang)、重復(fu)、有害(hai)信(xin)息，同(tong)時結(jie)合(he)小(xiao)規(gui)模模(mo)型(xing)或規則(ze)引(yin)擎進(jin)行(xing)智(zhi)能(neng)去(qu)重與(yu)內容(rong)安(an)全過濾(lv)。
- 高效的(de)Tokenizer與(yu)序(xu)列化：針(zhen)對LLM，選(xuan)擇(ze)或訓練合(he)適的(de)Tokenizer（如BPE、SentencePiece），並(bing)將其(qi)集(ji)成(cheng)到高(gao)效(xiao)的(de)C++/Rust後(hou)端中，實(shi)現(xian)分布(bu)式分詞(ci)與(yu)編(bian)碼。將文本(ben)數(shu)據預(yu)處(chu)理為(wei)可(ke)直(zhi)接用(yong)於(yu)訓(xun)練的(de)序(xu)列化格式（如TFRecord、HDF5、Arrow），並(bing)建立(li)索(suo)引(yin)，以支(zhi)持後(hou)續(xu)的(de)快(kuai)速隨(sui)機訪(fang)問。
- 版(ban)本化與(yu)可(ke)復(fu)現性：所(suo)有原(yuan)始(shi)數(shu)據、清洗後(hou)的(de)數(shu)據、分(fen)詞詞典(dian)及處(chu)理代碼都(dou)應(ying)進(jin)行(xing)嚴格的(de)版(ban)本控制(zhi)（如DVC、Git LFS）。確保(bao)任(ren)何(he)壹次(ci)訓(xun)練(lian)任(ren)務(wu)的(de)數(shu)據 lineage 清晰(xi)可(ke)溯(su)，這(zhe)是(shi)科(ke)學實驗與(yu)工(gong)程(cheng)可(ke)復(fu)現性的(de)基(ji)石(shi)。
- 分(fen)層存儲(chu)策略：
- 熱存儲(chu)（高(gao)性能(neng)）：使(shi)用全閃存陣列或高性能(neng)分(fen)布(bu)式文件(jian)系(xi)統（如Lustre、GPFS、WekaFS）存放(fang)當(dang)前(qian)訓練(lian)周(zhou)期正(zheng)在(zai)頻(pin)繁訪(fang)問的(de)預(yu)處(chu)理後數(shu)據集(ji)。其(qi)超低延遲和高(gao)IOPS是(shi)保(bao)證GPU算(suan)力(li)不被閑(xian)置的(de)關鍵。
- 溫(wen)存儲(chu)（高(gao)吞(tun)吐(tu)）：采用基於對象的(de)存儲(chu)（如AWS S3、Google Cloud Storage、MinIO）或HDFS，作為(wei)中(zhong)心(xin)化的(de)數(shu)據湖，存放(fang)所(suo)有版(ban)本的(de)處(chu)理後數(shu)據集(ji)、檢查(zha)點(dian)、日(ri)誌(zhi)等(deng)。它(ta)提(ti)供高吞(tun)吐(tu)的(de)順(shun)序(xu)讀寫能力(li)，適合(he)數(shu)據加(jia)載(zai)和模(mo)型(xing)保(bao)存。
- 冷(leng)存儲(chu)（低成(cheng)本(ben)）：將不常(chang)訪(fang)問的(de)原(yuan)始(shi)數(shu)據、歷(li)史(shi)檢(jian)查(zha)點(dian)歸檔(dang)至(zhi)磁(ci)帶庫(ku)或冰(bing)川(chuan)類(lei)存儲(chu)服(fu)務(wu)，以極(ji)低成(cheng)本(ben)滿(man)足長(chang)期保存需求(qiu)。
- 緩(huan)存與(yu)數(shu)據局(ju)部性優(you)化(hua)：在(zai)計算(suan)節點(dian)（GPU服(fu)務器(qi)）本地(di)NVMe SSD上(shang)設(she)置智(zhi)能(neng)緩(huan)存層(ceng)。訓(xun)練(lian)開始前，將當前(qian)任(ren)務(wu)所(suo)需的(de)數(shu)據塊(kuai)預(yu)加(jia)載(zai)至(zhi)本(ben)地(di)緩(huan)存；訓(xun)練(lian)過(guo)程(cheng)中(zhong)，采用優化的(de)數(shu)據加(jia)載(zai)器(qi)（如PyTorch的(de)DataLoader，結(jie)合(he)WebDataset格(ge)式）實現(xian)流水(shui)線(xian)化(hua)，使(shi)數(shu)據準(zhun)備(bei)與(yu)GPU計算(suan)完全重疊，消除I/O瓶(ping)頸(jing)。
- 持久(jiu)化(hua)與(yu)容(rong)錯：所(suo)有關鍵數(shu)據（原(yuan)始(shi)數(shu)據、中(zhong)間(jian)數(shu)據、模(mo)型(xing)檢(jian)查(zha)點(dian)）必(bi)須(xu)在(zai)分(fen)布(bu)式存儲(chu)中(zhong)擁(yong)有多(duo)副本(ben)或糾刪碼保(bao)護(hu)。定期將訓練(lian)檢(jian)查(zha)點(dian)同(tong)步至(zhi)對象存儲(chu)，確(que)保(bao)在(zai)發生(sheng)硬件(jian)故障(zhang)時能快速從最近(jin)狀(zhuang)態(tai)恢復，避免數(shu)日計算(suan)成(cheng)果(guo)毀於壹旦(dan)。
- 數據服(fu)務化：構(gou)建內部(bu)的(de)數(shu)據平(ping)臺或服務，提(ti)供統壹(yi)的(de)目錄(lu)查(zha)詢、數據預(yu)覽、樣本檢索、質(zhi)量(liang)報告(gao)和自(zi)助(zhu)式數據訂閱(yue)功能。研(yan)究(jiu)人員可(ke)以(yi)通過API或界面(mian)輕松獲(huo)取(qu)所(suo)需版(ban)本的(de)數(shu)據集(ji)，而無需關心(xin)底層(ceng)存儲(chu)位(wei)置與(yu)格(ge)式。
- 與(yu)訓(xun)練框(kuang)架(jia)深度集(ji)成(cheng)：數(shu)據處(chu)理管(guan)道(dao)應(ying)與(yu)PyTorch、TensorFlow、JAX等(deng)訓練(lian)框(kuang)架(jia)無縫對接。例如，利用(yong)NVIDIA的(de)DALI庫(ku)進行(xing)GPU加速的(de)數(shu)據預(yu)處(chu)理，或使用Ray Data、TensorFlow tf.data API構(gou)建端到端的(de)分(fen)布(bu)式數據流水(shui)線(xian)，讓(rang)數(shu)據像(xiang)水(shui)流壹(yi)樣自(zi)然(ran)流入(ru)模型(xing)。
- 監控與(yu)洞察(cha)：建立(li)全面(mian)的(de)監控系(xi)統，跟(gen)蹤數據流水(shui)線(xian)各(ge)階(jie)段的(de)吞(tun)吐(tu)量(liang)、延遲、錯(cuo)誤(wu)率以(yi)及存儲(chu)系(xi)統的(de)容(rong)量(liang)、IO性能(neng)。利(li)用這(zhe)些指(zhi)標持續(xu)優化(hua)數據流水(shui)線(xian)，並(bing)快速定(ding)位(wei)瓶(ping)頸(jing)。
- 持續(xu)學習與(yu)數(shu)據叠(die)代：LLM需要(yao)持(chi)續(xu)進化(hua)。數據處(chu)理體(ti)系(xi)應(ying)支(zhi)持(chi)增(zeng)量(liang)數據的(de)無縫接入(ru)、與(yu)已(yi)有數(shu)據的(de)融合(he)去(qu)重，以(yi)及面(mian)向(xiang)新任(ren)務(wu)的(de)動態數據采樣與(yu)混(hun)合(he)策略。
- 合(he)規(gui)與(yu)隱(yin)私：在(zai)處(chu)理海量(liang)公開數據時，必(bi)須(xu)內置數據版(ban)權過濾(lv)、個人信息脫(tuo)敏機制(zhi)，並(bing)建立(li)數(shu)據使(shi)用審計跟(gen)蹤，以(yi)滿(man)足日(ri)益(yi)嚴(yan)格(ge)的(de)法(fa)規(gui)要(yao)求(qiu)。
- 成(cheng)本(ben)優(you)化：通過數據壓(ya)縮(suo)（如Zstandard）、智(zhi)能(neng)生命周(zhou)期管(guan)理（自(zi)動將冷數(shu)據遷移(yi)至(zhi)廉價(jia)存儲(chu)）、按(an)需供給(gei)等策略，在(zai)保(bao)證(zheng)性能(neng)的(de)控制(zhi)龐(pang)大數(shu)據工(gong)程(cheng)的(de)總(zong)擁有成(cheng)本(ben)。
