数据预处理流水线版本管理策略

在大模型训练中，数据预处理流水线的版本管理至关重要。本文将分享一套可复现的版本控制策略。

核心思路：采用Git + Docker + MLflow组合方案

具体步骤：

1. 使用Git管理代码和配置文件
2. 用Docker容器化整个预处理流程，确保环境一致性
3. 通过MLflow记录每次处理的参数、输出和指标

可复现代码示例：

import mlflow
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

def preprocess_data(input_path, output_path):
    # 记录实验参数
    with mlflow.start_run():
        df = pd.read_csv(input_path)
        scaler = StandardScaler()
        scaled_data = scaler.fit_transform(df)
        
        # 保存处理后的数据
        pd.DataFrame(scaled_data).to_csv(output_path, index=False)
        
        # 记录指标
        mlflow.log_param("data_shape", df.shape)
        mlflow.log_param("version", "v1.2")

这种策略确保了数据处理的可追溯性和可复现性，特别适合团队协作场景。