基于流水线的数据预处理架构设计

在大模型训练中，数据预处理的效率和质量直接影响模型性能。本文将对比两种主流的数据预处理架构设计：传统单体式流水线与现代化模块化流水线。

传统流水线架构 采用单一数据处理管道，从原始数据读取到特征工程再到模型输入准备，所有步骤串联执行。优点是实现简单，但缺点明显：

# 传统流水线示例
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, LabelEncoder

def traditional_pipeline(data_path):
    df = pd.read_csv(data_path)
    # 数据清洗
    df = df.dropna()
    # 特征工程
    scaler = StandardScaler()
    scaled_features = scaler.fit_transform(df[['feature1', 'feature2']])
    # 标签编码
    le = LabelEncoder()
    labels = le.fit_transform(df['label'])
    return scaled_features, labels

现代化流水线架构 将数据处理拆分为独立模块，每个组件负责特定功能。使用DVC或Airflow等工具管理依赖关系。

# 模块化流水线示例
from dataclasses import dataclass
from typing import List

@dataclass
class DataPreprocessor:
    def clean_data(self, df):
        return df.dropna()
    
    def feature_engineer(self, df):
        # 特征工程逻辑
        return df
    
    def prepare_input(self, df):
        # 准备模型输入
        return df

对比分析

可维护性：模块化架构更易维护和扩展
性能优化：流水线可并行处理不同阶段
复现性：标准化的模块接口便于团队协作

建议根据项目规模选择架构，小型项目可从传统方案开始，大型项目推荐模块化设计。

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