跨模态数据预处理流程优化经验总结

在多模态大模型训练中，数据预处理环节直接决定了模型性能上限。本文分享一个踩坑无数后的优化方案。

核心问题

原始数据格式混乱：图像为jpeg/png，文本为纯字符串，需要统一处理为模型可接受的输入格式。

解决方案

1. 图像预处理流程

import torch
from PIL import Image
from torchvision import transforms

def preprocess_image(image_path, target_size=(224, 224)):
    image = Image.open(image_path).convert('RGB')
    # 统一resize + normalize
    transform = transforms.Compose([
        transforms.Resize(target_size),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
    ])
    return transform(image)

2. 文本预处理流程

import torch
from transformers import AutoTokenizer

def preprocess_text(text, tokenizer, max_length=128):
    encoding = tokenizer(
        text,
        truncation=True,
        padding='max_length',
        max_length=max_length,
        return_tensors='pt'
    )
    return encoding['input_ids'], encoding['attention_mask']

3. 联合数据集构建

from torch.utils.data import Dataset

class MultimodalDataset(Dataset):
    def __init__(self, image_paths, texts, tokenizer):
        self.image_paths = image_paths
        self.texts = texts
        self.tokenizer = tokenizer
        
    def __len__(self):
        return len(self.image_paths)
        
    def __getitem__(self, idx):
        # 图像处理
        image = preprocess_image(self.image_paths[idx])
        # 文本处理
        input_ids, attention_mask = preprocess_text(
            self.texts[idx], self.tokenizer
        )
        return {
            'pixel_values': image,
            'input_ids': input_ids.squeeze(),
            'attention_mask': attention_mask.squeeze()
        }

关键优化点

1. 并行处理：使用多进程加速预处理
2. 统一格式：所有图像resize到相同尺寸
3. 数据验证：添加异常数据过滤机制

建议在实际项目中先用小样本验证流程正确性，再进行大规模训练。

实际踩坑记录

• 初期未做normalize导致训练不稳定
• 文本长度不统一造成batch对齐问题
• 图像尺寸混杂导致模型推理时维度错配