ArcticTraining项目中的SFT数据并行打包优化

ArcticTraining项目中的SFT数据并行打包优化

在机器学习训练过程中，数据预处理环节往往成为性能瓶颈之一。ArcticTraining项目团队最近针对SFT(Supervised Fine-Tuning)数据打包环节进行了重要的性能优化，通过引入并行处理机制显著提升了数据处理效率。

背景与问题分析

在监督式微调(SFT)场景下，数据打包(Data Packing)是一个关键预处理步骤。它通过将多个短样本合并成长样本，提高GPU利用率并减少训练迭代次数。然而，原始实现存在明显的性能问题：

1. 数据处理采用单进程模式，无法充分利用多核CPU资源
2. 随着数据集规模增大，处理时间呈线性增长
3. 在#105变更后，数据预分片机制被移除，进一步加剧了性能问题

解决方案设计

优化方案的核心思想是将数据分块并行处理：

1. 数据分块：将原始数据集划分为多个大小相近的块
2. 并行处理：使用多进程同时处理不同数据块
3. 结果合并：将各进程处理后的结果汇总为最终数据集

具体实现中，团队重构了SFT数据工厂中的关键函数，使其支持分布式处理模式。每个工作进程独立完成以下任务：

• 样本读取与解析
• 序列长度计算
• 样本合并与打包
• 本地结果缓存

技术实现细节

实现过程中考虑了以下关键技术点：

1. 负载均衡：确保各进程获得近似等量的数据处理任务
2. 内存管理：控制单个进程的内存使用，避免OOM错误
3. 进程通信：最小化进程间通信开销
4. 容错机制：单个进程失败不应影响整体任务

性能收益

通过基准测试，优化后的实现展现出显著优势：

1. 处理时间与CPU核心数近似成反比关系
2. 大规模数据集处理时间从小时级降至分钟级
3. 资源利用率显著提高，CPU使用率从单核满载变为多核均衡负载

最佳实践建议

基于此优化经验，我们建议：

1. 根据可用CPU核心数合理设置并行度
2. 监控内存使用，特别是处理极大样本时
3. 考虑数据特性调整分块策略，对非均匀长度样本需特殊处理
4. 在分布式环境中可进一步扩展为多机并行方案

这项优化已合并到项目主分支，为ArcticTraining用户提供了更高效的数据预处理能力，特别是在大规模SFT任务场景下将带来显著的效率提升。