视觉语言模型 (VLM) 通过结合分布式训练、高效数据预处理和优化的存储格式来处理大型数据集。这些模型处理图像和文本，需要大量的成对数据（例如，带有说明的图像）来学习有意义的关联。为了处理这种情况，通常使用 PyTorch 或 TensorFlow 等框架将训练分布到多个 GPU 或节点上，将数据集分割成更小的块并行处理。数据分片——将数据集存储在更小、带索引的文件中——可以加快访问速度并减少训练期间的瓶颈。例如，WebDataset 将数据格式化为分片，可以高效地流式传输，避免了将整个数据集加载到内存的需求。
一个关键示例是 OpenAI 的 CLIP，它在 4 亿对图像-文本数据上进行了训练。这类模型依赖于标准化数据输入的预处理流水线。图像被调整到固定尺寸，文本提前进行标记化，以最大限度地减少训练期间的计算开销。随机裁剪或翻转等数据增强技术在训练过程中即时应用，以使训练示例多样化，而无需存储重复数据。存储优化，如将图像压缩为 JPEG 格式和使用二进制存储（例如，TFRecords），可以减少磁盘占用并加快数据加载速度。此外，混合精度训练——使用较低精度的浮点数——减少了内存使用，允许使用更大的批次并加快迭代速度。
数据不平衡或慢速 I/O 等挑战通过分层抽样和预取等技术来解决。分层抽样通过平衡不同类别（例如，包含稀有对象和常见对象）的批次来确保数据的多样性表示。数据加载器在模型训练时在后台预取批次，从而最大限度地减少 GPU 空闲时间。通过检查点机制内置了容错功能，定期保存模型状态以便在发生故障后恢复训练。例如，一个在 100TB 数据集上训练的 VLM 可能会将数据分割成 10,000 个分片，每个分片由单独的 GPU 工作线程处理，检查点每隔几小时保存一次。这些策略共同使 VLM 能够高效地扩展，同时保持训练的稳定性和性能。