生产环境的大语言模型（LLM）数据处理

产品化LLM（如DeepSeek）数据处理全链路的流程，尤其是工程化落地时的硬件规模要求。以下是结合工业级实践的深度解析：

一、产品化LLM的数据处理全流程（以DeepSeek为例）

1. 数据采集与规模

• 数据量级：
  • 预训练阶段：通常需要10TB~1PB级原始文本（如DeepSeek-V3混合使用了网页、书籍、代码等多源数据）
  • 微调阶段：百GB~TB级高质量标注数据（如指令微调数据需人工精标）
• 硬件支持：
  • 分布式爬虫集群：数百节点（CPU密集型），配合IP轮换规避反爬
  • 存储系统：Ceph或HDFS分布式存储，需PB级SSD/NVMe存储池（高IOPS需求）