对于超过 40GB 的数据集，您可以逐步训练 Word2Vec 模型，通过分批加载数据来减少内存占用。Gensim 的 Word2Vec 模型支持增量训练，这意味着您可以在多个步骤中训练模型，而无需一次性加载整个数据集。

您可以使用 gensim.models.Word2Vec 的 build_vocab 方法来创建词汇表，并使用 train 方法逐步训练模型。每次训练时只加载一部分数据。

以下是如何分批处理数据并逐步训练模型的示例：

1. 加载并构建词汇表

首先，您需要加载数据并构建词汇表。通过 build_vocab 方法，仅创建词汇表而不进行训练。

import gensim

# 假设 documents 是您的大数据集，每次加载部分数据
documents = ...  # 这里是您的数据，按批次加载

# 创建一个空的 Word2Vec 模型并构建词汇表
model = gensim.models.Word2Vec(min_count=1, workers=10, vector_size=150, window=10)

# 批量加载第一部分数据并构建词汇表
model.build_vocab(documents, update=True)

2. 逐步训练模型

接下来，您可以逐步训练模型，每次只使用部分数据。

# 训练模型，训练一次后保存
model.train(documents, total_examples=len(documents), epochs=1)

# 保存模型
model.save("./word2vec150d/word2vec_epoch_1.model")

3. 加载更多数据并继续训练

每次训练完成后，您可以加载更多的数据，并在模型上继续训练。确保通过 update=True 来将新的词汇表合并到模型中。

# 加载第二部分数据
documents = ...  # 第二部分数据

# 继续训练模型
model.build_vocab(documents, update=True)
model.train(documents, total_examples=len(documents), epochs=1)

# 保存模型
model.save("./word2vec150d/word2vec_epoch_2.model")

4. 重复训练过程

继续重复这个过程，直到所有数据都用于训练。每次训练时，都会更新词汇表并优化模型。

5. 完成训练

一旦所有的数据都被处理过，您就可以保存最终训练好的模型。

model.save("./word2vec150d/word2vec_final.model")

额外建议：

• 使用 smart_open 或其他工具来分批加载您的数据集，避免一次性加载过多数据。
• 适当调整 total_examples，确保每次训练的数据大小不超过内存限制。

通过这种方法，您可以处理大规模的数据集，而不会让程序因为内存不足而被终止。如果有任何进一步的问题，欢迎继续咨询！