多模态大模型架构中的数据预处理管道

多模态大模型架构中的数据预处理管道

在多模态大模型训练中，数据预处理管道是确保图像和文本有效融合的关键环节。以下是一个可复现的数据处理流程。

数据准备阶段

首先，需要将图像和文本数据对齐。假设我们有如下数据结构：

# 示例数据格式
image_path = "data/images/001.jpg"
text_content = "这是一张美丽的风景照片"

图像预处理流程

import torch
from torchvision import transforms
from PIL import Image

def preprocess_image(image_path, size=(224, 224)):
    # 加载图像
    image = Image.open(image_path).convert('RGB')
    
    # 定义预处理变换
    transform = transforms.Compose([
        transforms.Resize(size),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
    ])
    
    return transform(image)

# 使用示例
processed_image = preprocess_image(image_path)

文本预处理流程

import torch
from transformers import BertTokenizer

def preprocess_text(text, tokenizer, max_length=128):
    # 编码文本
    encoding = tokenizer(
        text,
        truncation=True,
        padding='max_length',
        max_length=max_length,
        return_tensors='pt'
    )
    return encoding

# 使用示例
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
processed_text = preprocess_text(text_content, tokenizer)

数据对齐与打包

# 创建数据集类
class MultimodalDataset(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self, image_paths, texts, image_transform, text_tokenizer):
        self.image_paths = image_paths
        self.texts = texts
        self.image_transform = image_transform
        self.text_tokenizer = text_tokenizer
        
    def __len__(self):
        return len(self.image_paths)
    
    def __getitem__(self, idx):
        # 处理图像和文本
        image = self.image_transform(self.image_paths[idx])
        text = self.text_tokenizer(
            self.texts[idx],
            truncation=True,
            padding='max_length',
            max_length=128,
            return_tensors='pt'
        )
        
        # 返回字典格式数据
        return {
            'image': image,
            'text_input_ids': text['input_ids'].squeeze(),
            'text_attention_mask': text['attention_mask'].squeeze()
        }

该管道通过标准化的预处理步骤，确保了多模态数据的一致性和可训练性，为后续的模型融合奠定了基础。