大模型数据预处理流水线架构设计思考
在大模型训练中，数据预处理的质量直接决定了模型性能。本文将从架构设计角度，分享一套可复现的数据预处理流水线。
核心架构
原始数据 → 数据清洗 → 特征工程 → 数据标准化 → 数据集划分 → 模型输入
关键步骤与代码示例
1. 数据清洗
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('raw_data.csv')
# 去除重复值
df = df.drop_duplicates()
# 处理缺失值
df = df.fillna(method='ffill')
2. 特征工程
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 文本特征提取
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=10000)
text_features = vectorizer.fit_transform(df['text_column'])
# 数值特征标准化
scaler = StandardScaler()
numeric_features = scaler.fit_transform(df[['num_col1', 'num_col2']])
3. 数据集划分
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
features, labels, test_size=0.2, random_state=42
)
这套流水线确保了数据质量的一致性，便于团队协作和模型复现。
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