大模型训练数据预处理流水线自动化部署方案设计

大模型训练数据预处理流水线自动化部署方案设计

在大模型训练中，数据预处理是决定模型性能的关键环节。本文将介绍一个可复现的自动化预处理流水线设计方案。

核心架构

原始数据 → 数据清洗 → 特征提取 → 数据标准化 → 格式转换 → 输出

实施步骤

1. 数据清洗模块

import pandas as pd
import numpy as np

def clean_data(df):
    # 删除重复值
    df = df.drop_duplicates()
    # 处理缺失值
    df = df.fillna(method='ffill')
    # 异常值检测
    Q1 = df.quantile(0.25)
    Q3 = df.quantile(0.75)
    IQR = Q3 - Q1
    df = df[~((df < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (df > (Q3 + 1.5 * IQR))).any(axis=1)]
    return df

2. 特征工程模块

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

def feature_engineering(df):
    # 文本特征提取
    vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=1000, stop_words='english')
    text_features = vectorizer.fit_transform(df['text'])
    # 数值特征标准化
    scaler = StandardScaler()
    numeric_features = scaler.fit_transform(df[['numeric_col']])
    return text_features, numeric_features

3. 自动化部署 使用Docker容器化部署，通过Airflow调度任务，实现数据流水线的自动化执行。

该方案可有效提升大模型训练数据处理效率，降低人工干预成本。