多模态数据预处理流水线设计

多模态数据预处理流水线设计踩坑记录

最近在搭建多模态数据预处理流水线时，踩了不少坑，分享一下避免大家走弯路。

核心问题

我们处理的多模态数据包括文本、图像和音频，需要统一格式进行模型训练。最初尝试直接用transformers库处理，结果发现不同模态间的数据对齐成了大问题。

解决方案

import torch
from transformers import AutoTokenizer, ViTFeatureExtractor
import librosa

class MultimodalPreprocessor:
    def __init__(self):
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
        self.image_processor = ViTFeatureExtractor.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224')

    def preprocess_text(self, texts):
        return self.tokenizer(texts, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')
    
    def preprocess_image(self, images):
        return self.image_processor(images, return_tensors='pt')
    
    def preprocess_audio(self, audio_paths):
        # 踩坑点：不同采样率处理
        audio_data = []
        for path in audio_paths:
            y, sr = librosa.load(path, sr=16000)  # 统一采样到16kHz
            mfcc = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=13)
            audio_data.append(torch.tensor(mfcc))
        return torch.stack(audio_data)

关键踩坑点

1. 数据对齐：必须在预处理阶段就统一时间轴和空间维度
2. 格式转换：注意不同库输出的张量维度顺序
3. 内存管理：音频转MFCC时容易内存溢出，建议分批处理

实践建议

建议使用Dask或Ray进行分布式预处理，避免单机内存瓶颈。记住：多模态预处理的核心是一致性和可复现性！