LLaMA-Factory数据准备与处理全流程实战：高质量训练数据集打造指南

最新推荐文章于 2025-07-13 22:07:16 发布

CarlowZJ

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CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： llama java android

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/csdn122345/article/details/149308635

摘要

本文系统梳理LLaMA-Factory大模型微调框架中的数据准备与处理全流程，涵盖数据格式规范、预处理、增强、验证、管理、常见问题与最佳实践。通过丰富的思维导图、流程图、甘特图、饼图、时序图等可视化手段，结合详实的Python代码和实战经验，助力中国AI开发者高效打造高质量训练数据集。

1. 知识体系思维导图

在这里插入图片描述

mindmap
  root((LLaMA-Factory数据准备与处理知识体系))
    数据格式
      对话格式
      指令格式
      多轮对话
      多模态格式
    数据预处理
      数据清洗
      格式转换
      数据增强
      数据验证
    数据集构建
      采集
      标注
      合成
      管理
    数据质量
      自动化检查
      人工审核
      抽样验证
      持续监控
    数据管理
      版本控制
      备份策略
      文档管理
    实践案例
      领域数据
      多模态数据
      数据增强
      常见问题
      最佳实践
      扩展阅读

2. 数据格式与分布

2.1 常用数据格式分布

在这里插入图片描述

重点：

推荐优先采用标准对话格式，便于兼容主流大模型。
多模态任务需关注图片、音频等数据的格式与标注。

2.2 典型数据格式示例

# Alpaca指令格式示例
{
    "instruction": "请用一句话介绍LLaMA-Factory。",
    "input": "",
    "output": "LLaMA-Factory是一个高效的大模型微调框架。"
}

# ShareGPT对话格式示例
{
    "conversations": [
        {"from": "human", "value": "你好，请介绍一下自己。"},
        {"from": "assistant", "value": "你好！我是一个AI助手，由LLaMA-Factory微调训练而成。"}
    ]
}

# 多模态格式示例
{
    "conversations": [
        {"from": "human", "value": "请描述这张图片。", "images": ["1.jpg"]},
        {"from": "assistant", "value": "这是一张风景图片。"}
    ]
}

3. 数据准备与处理全流程

3.1 全流程业务图

3.2 实施计划甘特图

3.3 交互时序图

4. 数据预处理与增强实践

4.1 数据清洗与格式转换

# 数据清洗与格式转换示例
import json

def clean_and_convert(input_path, output_path):
    """清洗原始数据并转换为标准格式"""
    with open(input_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        raw_data = json.load(f)
    cleaned = []
    for item in raw_data:
        # 只保留有用字段，去除无效内容
        if 'instruction' in item and 'output' in item:
            cleaned.append({
                'instruction': item['instruction'].strip(),
                'input': item.get('input', '').strip(),
                'output': item['output'].strip()
            })
    with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
        json.dump(cleaned, f, ensure_ascii=False, indent=2)

# 用法示例
clean_and_convert('data/raw.json', 'data/cleaned.json')

4.2 数据增强技术

# 简单的数据增强：同义句替换
import random

def synonym_augment(text):
    synonyms = {
        '高效': ['高性能', '高效能'],
        '微调': ['调优', '优化'],
        '框架': ['平台', '系统']
    }
    for word, syns in synonyms.items():
        if word in text and random.random() < 0.5:
            text = text.replace(word, random.choice(syns))
    return text

# 用法示例
print(synonym_augment('LLaMA-Factory是一个高效的大模型微调框架。'))

4.3 多模态数据处理

# 多模态数据校验示例
import os

def check_multimodal_data(data, image_dir):
    for i, item in enumerate(data):
        for turn in item.get('conversations', []):
            if 'images' in turn:
                for img in turn['images']:
                    img_path = os.path.join(image_dir, img)
                    if not os.path.exists(img_path):
                        print(f"第{i}条数据缺少图片文件: {img_path}")

# 用法示例
# check_multimodal_data(data, 'data/mllm_demo_data')

5. 数据验证与质量控制

5.1 自动化验证脚本

# 数据字段完整性验证
import json

def validate_fields(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        data = json.load(f)
    for i, item in enumerate(data):
        if 'instruction' not in item or 'output' not in item:
            print(f"第{i}条数据缺少instruction或output字段")

# 用法示例
validate_fields('data/cleaned.json')

5.2 数据抽样与人工审核

# 随机抽样人工审核
import json
import random

def sample_for_review(file_path, sample_size=5):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        data = json.load(f)
    samples = random.sample(data, min(sample_size, len(data)))
    for i, item in enumerate(samples):
        print(f"样本{i+1}: {item}")

# 用法示例
sample_for_review('data/cleaned.json')