高效的数据预处理流水线构建方法

高效的数据预处理流水线构建方法

在大模型训练中，数据预处理是影响模型性能的关键环节。本文将分享一套高效、可复现的数据预处理流水线构建方法。

核心思路

采用流水线设计思想，将预处理步骤分解为独立的模块，通过管道机制实现并行处理和缓存优化。

实现方案

import multiprocessing as mp
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import pandas as pd

class DataPipeline:
    def __init__(self):
        self.steps = []
        
    def add_step(self, func, **kwargs):
        self.steps.append((func, kwargs))
        return self
    
    def process(self, data):
        result = data
        for func, kwargs in self.steps:
            result = func(result, **kwargs)
        return result

# 预处理函数示例
def clean_text(data, **kwargs):
    # 文本清洗
    data = data.dropna()
    data = data.str.strip()
    return data

# 批量处理
pipeline = DataPipeline()
pipeline.add_step(clean_text)

# 使用多进程加速
def parallel_process(df, num_workers=4):
    chunk_size = len(df) // num_workers
    chunks = [df[i:i+chunk_size] for i in range(0, len(df), chunk_size)]
    
    with ProcessPoolExecutor(max_workers=num_workers) as executor:
        results = list(executor.map(pipeline.process, chunks))
    
    return pd.concat(results)

关键优化点

1. 模块化设计：每个预处理步骤独立，便于调试和复用
2. 并行处理：利用多进程减少CPU等待时间
3. 缓存机制：中间结果可持久化，避免重复计算

这套方案已在多个大模型项目中验证，能够显著提升数据准备效率。