自动化数据预处理流水线构建：基于DAG的可配置流程引擎设计

在大模型训练中，自动化数据预处理流水线是提升效率的关键环节。本文介绍基于DAG（有向无环图）的可配置流程引擎设计，实现灵活的数据处理流水线。

核心架构设计 采用模块化设计，每个数据处理步骤作为节点，通过有向边连接形成DAG。使用Python的networkx库构建依赖关系，支持动态配置和并行执行。

import networkx as nx
from typing import Dict, List

class DataProcessor:
    def __init__(self):
        self.graph = nx.DiGraph()
    
    def add_step(self, name: str, func, dependencies: List[str] = None):
        self.graph.add_node(name, func=func)
        if dependencies:
            for dep in dependencies:
                self.graph.add_edge(dep, name)
    
    def execute(self):
        # 按拓扑排序执行
        for node in nx.topological_sort(self.graph):
            func = self.graph.nodes[node]['func']
            result = func()
            print(f"执行完成: {node}")

配置文件示例

pipeline:
  - name: "数据清洗"
    func: "clean_data"
    dependencies: []
  - name: "特征提取"
    func: "extract_features"
    dependencies: ["数据清洗"]
  - name: "数据标准化"
    func: "normalize_data"
    dependencies: ["特征提取"]

可复现步骤

1. 安装依赖：pip install networkx pyyaml
2. 创建配置文件
3. 实现各处理函数
4. 加载配置并执行流水线

该方案支持动态调整流程顺序，适应不同数据集预处理需求，显著提升数据工程效率。