Hugging Face와 Dask로 대규모 AI 데이터 처리하기
Scaling AI-based Data Processing with Hugging Face + Dask
·2024.10.09 09:00
Dask를 활용해 Hugging Face의 대규모 데이터셋에 대해 병렬 모델 추론 및 데이터 전처리를 확장하는 방법을 설명한다.
Hugging Face의 대규모 데이터셋(TB 단위)과 모델 추론의 높은 비용 문제를 해결하기 위해 Dask를 활용한 분산 컴퓨팅 방식을 제안한다.
Dask는 메모리에 담기 어려운 대용량 데이터를 청크(chunk) 단위로 나누어 처리하는 out-of-core computing을 지원하며, Pandas와 유사한 API를 제공하여 사용이 용이하다.
주요 활용 사례는 다음과 같다:
- TB급 데이터셋의 효율적인 로딩 및 전처리
- 멀티 노드 GPU를 활용한 병렬 모델 추론
FineWeb 데이터셋과 FineWeb-Edu classifier를 사용한 실습 예시를 통해, 로컬 Pandas 환경에서의 100개 행 처리부터 클라우드 환경의 Dask를 이용한 2억 1,100만 개 행의 병렬 처리 과정을 보여준다.
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