数据预处理流水线的可扩展性设计

在大模型训练过程中，数据预处理是至关重要的环节。随着数据规模的不断增长，如何构建一个既高效又可扩展的数据预处理流水线显得尤为重要。

核心设计理念

我们采用模块化设计思路，将预处理流程分解为独立的功能模块。每个模块负责特定的数据转换任务，通过管道（pipeline）机制串联起来。这种设计使得新增或修改某个预处理步骤变得非常简单。

可复现实现方案

import pandas as pd
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, LabelEncoder

class DataPreprocessor:
    def __init__(self):
        self.pipeline = Pipeline([
            ('cleaning', self._clean_data),
            ('scaling', StandardScaler()),
            ('encoding', self._encode_categorical)
        ])
    
    def _clean_data(self, data):
        # 数据清洗逻辑
        return data.dropna()
    
    def _encode_categorical(self, data):
        # 分类变量编码
        for col in data.select_dtypes(include=['object']).columns:
            le = LabelEncoder()
            data[col] = le.fit_transform(data[col])
        return data

# 使用示例
preprocessor = DataPreprocessor()
processed_data = preprocessor.pipeline.fit_transform(your_dataframe)