如何在数据帧中使用 Bert 编码的大值？

Question

我正在使用大约 200 条推文编码值，但这些大量的值使文件变大，而且很难使用这些值运行 google colab。colab 会出现运行时错误。我怎样才能使用这些值并解决这个问题？

Answer 1

BERT 嵌入确实会导致较大的文件大小和内存消耗，尤其是在处理大量文本样本（如推文）时。要在 DataFrame 中高效使用 BERT 编码值并减少 Google Colab 中的内存问题，请考虑以下方法：

1. 将嵌入保存到外部存储：

不是将 BERT 嵌入存储在内存中，而是将它们保存到外部存储服务，例如 Google Drive 或其他云存储提供商。需要时将嵌入加载到 Colab 中。

2. 使用轻量级的BERT模型：

使用较轻版本的 BERT 模型，例如 DistilBERT，可以帮助减小嵌入的大小，同时仍提供良好的性能。这也将使模型运行得更快并使用更少的内存。

3. 降维：

使用 PCA（主成分分析）或 UMAP（均匀流形近似和投影）等降维技术来减少嵌入的大小，同时保留最重要的信息。这将帮助您节省内存和存储空间。

4. 批处理：

与其一次处理所有 200 条推文，不如将它们分成更小的批次，并分别处理每个批次。这将有助于防止 Google Colab 中出现内存问题。

5. 清除内存：

确保在完成某些变量或数据后清除 Colab 中的内存。您可以使用 del 关键字删除一个变量，然后使用 gc.collect() 调用垃圾收集器来释放内存。

6. 增加可用内存：

如果您当前的 Google Colab 实例没有提供足够的内存，您可以尝试使用 Google Colab Pro，它提供更多的内存、更快的 GPU 和更长的运行时间。

记住将处理后的嵌入保存为合适的格式，如 Parquet、Feather 或 HDF5，这些格式可有效处理大型数据集并支持压缩以减小文件大小。例如：

import pandas as pd

# Save DataFrame to a compressed Parquet file
df.to_parquet('embeddings.parquet', compression='snappy')

# Load DataFrame from a compressed Parquet file
df = pd.read_parquet('embeddings.parquet')

通过遵循这些建议，您可以在 DataFrame 中使用 BERT 编码值时减少内存消耗和文件大小，并避免 Google Colab 中的运行时错误。