3.3 LLMのデータロードと前処理パイプライン構築｜効率的なデータ処理の自動化

前のセクション「データクレンジングの自動化」では、データの品質向上とノイズ除去について学びました。

3.3 データロードと効率的な前処理パイプラインの構築

LLM（大規模言語モデル）のトレーニングでは、データのロードと前処理が重要なステップです。膨大なデータセットを効率的に処理するためには、自動化された前処理パイプラインを構築することが推奨されます。このセクションでは、データの読み込みから前処理までの一連のプロセスをPythonで解説します。

データロードのベストプラクティス

分割ロード： 大規模なデータセットは、分割して読み込むことでメモリ使用量を削減できます。
並列処理： データ読み込み時に並列処理を活用することで、読み込み速度を向上させます。
ストリーミング： メモリを節約するために、ストリーミングデータの処理を検討しましょう。

Pythonでのデータロード例


import pandas as pd
import dask.dataframe as dd

# Pandasを使ったデータ読み込み（小規模データ用）
df = pd.read_csv("large_dataset.csv")

# Daskを使ったデータ読み込み（大規模データ用）
dask_df = dd.read_csv("large_dataset.csv")

# データの確認
print(dask_df.head())

# DaskデータフレームをPandasに変換（必要に応じて）
df = dask_df.compute()

このコードは、PandasとDaskを使ってデータを読み込む例です。Pandasは小規模なデータセットに適しており、Daskは大規模なデータセットに最適です。

効率的な前処理パイプラインの構築


from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer

# カスタム関数でデータをクレンジング
def text_cleaning(text):
    return text.lower()

# 前処理パイプラインの構築
pipeline = Pipeline([
    ("cleaning", FunctionTransformer(text_cleaning)),
    ("vectorization", TfidfVectorizer())
])

# サンプルデータ
texts = ["This is a SAMPLE text.", "Another text data!"]

# パイプラインを適用
processed_data = pipeline.fit_transform(texts)
print(processed_data.toarray())

この例では、Scikit-learnのPipelineを使用して、データのクレンジングとベクトル化を行っています。パイプラインを使用することで、処理が一貫して行われ、コードのメンテナンス性も向上します。