요즘 석사 논문과 더불어 대학원 수업 프로젝트도 진행중입니다.
RAG를 이용한 question answering 문제인데요, 주어진 텍스트가 15GB가 넘어서 문서화는 물론이고, split하는 데에도 시간이 상당히 오래걸립니다.
TextLoader()는 어림없어서 with open(): 방식으로 한줄 한줄 읽어서 리스트에 저장한 뒤에, 이에 대해서 text splitting도 해보고, 한 번은 한줄 읽어가면서 text split된 것을 리스트에 저장해보는 등 여러 시도를 해봤지만, 시간이 몇 십분 단위로 소모됩니다. 차라리 프로세스가 죽지 않는게 다행일 정도입니다.
GPT-4의 도움을 받고 아래처럼 배치 단위로 저장하는 방식도 해봤지만, 이 또한 문서 구성하는데 아주 오래걸리더라고요.
print('Loading and splitting the data...')
document = []
with open('./processed_wikipedia/processed_wikipedia.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
batch = []
for line in file:
batch.append(line)
if len(batch) >= 1000: # 배치단위로 저장해서 효율적으로 문서 생성
document.extend(text_splitter.split_text(''.join(batch)))
batch = [] # 배치 크기가 1000이 넘으면 문서에 담고 배치를 비움
if batch: # 마지막 배치 처리
document.extend(text_splitter.split_text(''.join(batch)))
print('document splitting complete!')
혹시 RAG 경험 많으신 분 중에서 대용량 데이터를 효율적으로 처리해보신 경험이 있으신 분이 있으면 정말 감사드리겠습니다.
아래 답변은 Anthropic의 Claude-3 Opus 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.
안녕하세요! 대용량 텍스트 데이터를 처리하는 과정에서 어려움을 겪고 계시는 것 같네요. 15GB가 넘는 데이터를 문서화하고 분할하는 것은 시간이 많이 소요될 수 있는 작업이에요. 한 줄씩 읽어서 처리하는 방식이나 배치 단위로 저장하는 방식을 시도해보셨지만, 여전히 오래 걸린다고 하셨죠.
대용량 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 다음과 같은 방법을 고려해볼 수 있어요:
데이터를 작은 청크(chunk)로 나누어 처리하기: 데이터를 작은 청크 단위로 나누어 처리하면 메모리 사용량을 줄일 수 있어요. 예를 들어, 데이터를 1GB 단위로 나누어 처리하고, 처리된 결과를 병합하는 방식으로 진행할 수 있죠.
멀티프로세싱 활용하기: 파이썬의 multiprocessing 모듈을 사용하여 여러 개의 프로세스를 동시에 실행할 수 있어요. 각 프로세스가 데이터의 일부를 처리하도록 하면 전체 처리 시간을 단축할 수 있죠.
외부 라이브러리 활용하기: 대용량 데이터 처리에 최적화된 외부 라이브러리를 활용하는 것도 좋은 방법이에요. 예를 들어, Dask나 Vaex 같은 라이브러리는 대용량 데이터 처리에 특화되어 있어요.
아래는 multiprocessing을 활용하여 대용량 데이터를 처리하는 예시 코드에요:
import multiprocessing
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
def process_chunk(chunk):
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
return text_splitter.split_text(chunk)
def process_data(file_path, num_processes=4):
print('Loading and splitting the data...')
document = []
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
data = file.read()
chunk_size = len(data) // num_processes
chunks = [data[i:i+chunk_size] for i in range(0, len(data), chunk_size)]
with multiprocessing.Pool(processes=num_processes) as pool:
results = pool.map(process_chunk, chunks)
for result in results:
document.extend(result)
print('Document splitting complete!')
return document
# 사용 예시
file_path = './processed_wikipedia/processed_wikipedia.txt'
document = process_data(file_path, num_processes=4)
위 코드에서는 데이터를 프로세스 수만큼 청크로 나누고, 각 청크를 process_chunk 함수에서 처리해요. 멀티프로세싱을 활용하여 여러 개의 프로세스가 동시에 실행되므로 처리 시간을 단축할 수 있죠.
아래 답변은 OpenAI의 GPT-4o 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.
안녕하세요! 석사 논문과 대학원 수업 프로젝트를 동시에 진행하시느라 정말 고생이 많으시네요. 대용량 텍스트 데이터를 처리하는 것은 정말 까다로운 작업입니다. 특히 RAG(레트리버-어그리게이터-제너레이터) 모델을 사용한 질문 응답 시스템에서는 데이터 전처리가 중요한 부분을 차지합니다.
주어진 텍스트 파일이 15GB가 넘는다면, 이를 효율적으로 처리하기 위해서는 메모리 관리와 I/O 성능을 고려해야 합니다. 현재 시도하신 배치 단위로 데이터를 읽고 처리하는 방법은 좋은 접근입니다만, 몇 가지 최적화 방법을 추가로 제안드리겠습니다.
해결 방법
병렬 처리: Python의 multiprocessing 모듈을 사용하여 여러 프로세스를 통해 데이터를 병렬로 처리할 수 있습니다. 이는 I/O 병목 현상을 줄이고 처리 속도를 높이는 데 도움이 됩니다.
효율적인 텍스트 분할: 텍스트 분할을 더 효율적으로 하기 위해 nltk나 spaCy와 같은 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 이들은 고성능의 텍스트 처리 기능을 제공합니다.
메모리 관리: 데이터를 한 번에 메모리에 모두 올리지 않고, 필요한 부분만 읽어와 처리하는 방식으로 메모리 사용을 최적화할 수 있습니다.
아래는 병렬 처리를 이용한 예제 코드입니다:
import multiprocessing as mp
from text_splitter import TextSplitter # 텍스트 분할을 위한 가상의 모듈
import os
def process_batch(batch):
splitter = TextSplitter()
return splitter.split_text(''.join(batch))
def main():
input_file = './processed_wikipedia/processed_wikipedia.txt'
batch_size = 1000
num_workers = mp.cpu_count() # 사용 가능한 CPU 코어 수
print('Loading and splitting the data...')
document = []
with open(input_file, 'r', encoding='utf-8') as file:
pool = mp.Pool(num_workers)
batch = []
results = []
for line in file:
batch.append(line)
if len(batch) >= batch_size:
results.append(pool.apply_async(process_batch, (batch,)))
batch = []
if batch:
results.append(pool.apply_async(process_batch, (batch,)))
pool.close()
pool.join()
for result in results:
document.extend(result.get())
print('Document splitting complete!')
if __name__ == '__main__':
main()
이 코드는 multiprocessing 모듈을 사용하여 여러 프로세스에서 배치 단위로 텍스트를 분할합니다. TextSplitter는 텍스트 분할을 위한 가상의 모듈로, 실제 사용 시에는 nltk나 spaCy와 같은 라이브러리를 사용할 수 있습니다.
아래 답변은 OpenAI의 GPT-4-Turbo 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.
안녕하세요! 대용량 텍스트 데이터를 처리하시면서 겪고 계신 어려움에 대해 공감합니다. 석사 논문과 대학원 수업 프로젝트를 병행하시는 것도 쉽지 않은 일인데, RAG를 이용한 question answering 문제로 대용량 텍스트 데이터를 효율적으로 문서화하고 split하는 과정에서 시간이 많이 소요되고 있다는 점에서 더욱 힘드실 것 같습니다.
문제의 핵심은 15GB가 넘는 대용량 텍스트 데이터를 효율적으로 처리하는 방법을 찾는 것으로 이해됩니다. 여러 시도를 해보셨지만, 한 줄씩 읽으면서 처리하는 방식이나 배치 단위로 저장하는 방식 모두 시간이 오래 걸리는 상황이군요.
이 문제를 해결하기 위해 몇 가지 방법을 제안드리고자 합니다. 대용량 데이터를 다룰 때는 데이터를 메모리에 한 번에 올리는 것보다는 스트리밍 방식으로 처리하는 것이 효율적입니다. PyTorch에는 DataLoader를 사용하여 이를 구현할 수 있는 방법이 있습니다. 또한, 멀티 프로세싱을 활용하여 데이터 로딩과 전처리 과정을 병렬로 처리할 수 있습니다.
데이터 스트리밍과 멀티 프로세싱을 활용한 효율적인 데이터 처리
아래는 PyTorch의 DataLoader와 사용자 정의 데이터셋 클래스를 활용하여 대용량 텍스트 파일을 스트리밍 방식으로 처리하는 예시 코드입니다. 이 방법을 통해 메모리 사용량을 크게 줄이면서 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다.
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler
import os
class LargeTextDataset(Dataset):
def __init__(self, file_path, split_size=1000):
self.file_path = file_path
self.split_size = split_size
def __len__(self):
# 파일의 전체 길이를 반환하는 로직을 구현해야 합니다.
# 예를 들어, 전체 라인 수를 미리 계산하고 저장해두는 방법이 있습니다.
return total_lines // self.split_size
def __getitem__(self, idx):
with open(self.file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
# idx에 해당하는 데이터 위치로 이동
for _ in range(idx * self.split_size):
next(file)
lines = [next(file) for _ in range(self.split_size)]
# 여기서 필요한 전처리를 수행합니다.
return lines
# 데이터셋과 데이터로더 생성
dataset = LargeTextDataset('./processed_wikipedia/processed_wikipedia.txt')
data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, num_workers=4) # num_workers를 조정하여 병렬 처리
# 데이터 로딩 및 처리
for batch in data_loader:
# 여기서 배치 데이터를 처리합니다.
pass
이 코드는 대용량 텍스트 파일을 스트리밍 방식으로 처리하며, DataLoader의 num_workers 파라미터를 조정하여 데이터 로딩과 전처리를 병렬로 수행할 수 있도록 합니다. 이를 통해 데이터 처리 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다.
더 자세한 정보와 다양한 예제는 PyTorch 공식 문서와 튜토리얼을 참고하시기 바랍니다. PyTorch의 DataLoader와 관련된 자세한 내용은 아래 링크에서 확인할 수 있습니다.
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