微调数据预处理标准化流程构建

在LLM微调工程化实践中，数据预处理是决定模型性能的关键环节。本文将构建一套标准化的微调数据预处理流程，重点结合LoRA微调方案。

数据预处理标准化流程

1. 数据清洗与格式化

import pandas as pd
from datasets import Dataset

def clean_data(df):
    # 去除空值和重复行
    df = df.dropna().drop_duplicates()
    # 标准化文本格式
    df['text'] = df['text'].str.strip()
    return df

2. LoRA适配器数据准备

# 构建LoRA微调所需的输入输出格式
def prepare_lora_dataset(df):
    dataset = Dataset.from_pandas(df)
    
    def format_prompt(example):
        # 构造指令微调格式
        return {
            'prompt': example['instruction'],
            'response': example['output']
        }
    
    return dataset.map(format_prompt)

3. 数据分词与编码

# 使用tokenizer进行编码，适应LoRA训练需求
from transformers import AutoTokenizer

model_name = "bert-base-chinese"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

def tokenize_function(examples):
    return tokenizer(
        examples['prompt'],
        examples['response'],
        truncation=True,
        padding='max_length',
        max_length=512
    )

Adapter微调适配

在Adapter微调方案中，需确保预处理数据支持模块化结构：

# 为Adapter设计的中间层处理
class AdapterPreprocessor:
    def __init__(self, tokenizer):
        self.tokenizer = tokenizer
        
    def process_for_adapter(self, data):
        # 预处理适配器所需的格式
        processed_data = []
        for item in data:
            processed_item = {
                'input_ids': self.tokenizer.encode(item['prompt']),
                'labels': self.tokenizer.encode(item['response'])
            }
            processed_data.append(processed_item)
        return processed_data

通过这套标准化流程，可以有效提升LoRA和Adapter微调的工程化效率，确保数据质量的一致性。