Data-Juicer：重塑大模型数据处理的革命性系统
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/data-juicer Data-Juicer是一个革命性的多模态数据处理系统，专为现代基础模型设计。这个一站式解决方案通过100+核心操作符和50+可复用配置方案，让数据清洗、合成和分析变得前所未有的简单高效。
系统性数据处理能力
Data-Juicer提供了完整的操作符生态系统，覆盖从文本到视频的多模态数据处理需求。系统内置的智能操作符融合技术能显著提升处理效率，减少资源消耗。其核心创新在于沙箱实验室环境，这是一个独特的数据-模型协同开发环境，支持快速迭代和可视化分析。
云端规模处理性能
最新发布的Data-Juicer 2.0实现了突破性的性能提升：在50个Ray节点上，仅用2.1小时就处理了700亿条数据样本！这种云端规模的分布式处理能力让传统方法望尘莫及。
系统支持大规模分布式数据处理，基于Ray和阿里云PAI平台。在实验中，Data-Juicer在Ray模式下处理包含700亿样本的数据集，使用6400个CPU核心仅需2小时，处理70亿样本使用3200个CPU核心仅需0.45小时。
多模态数据处理创新
Data-Juicer支持文本、图像、音频、视频四种模态的联合处理，满足现代多模态大模型的复杂数据需求。多模态工具集提供了丰富的格式转换和处理能力，包括：
- 视频时空维度处理：分辨率过滤、宽高比过滤、持续时间过滤
- 细粒度模态匹配：视频帧文本相似性过滤、音频分类标签生成
- 高级内容处理：美学评分过滤、运动评分计算、OCR区域比例过滤
沙箱实验室环境
Data-Juicer的沙箱系统提供了独特的数据-模型协同开发环境，支持快速迭代和可视化分析。沙箱将数据与模型反馈连接起来，支持高性能、低成本的任务验证。
沙箱实验流程包括四个主要步骤：数据/模型探测、基于探测结果的迭代配方优化、数据集处理和模型训练、数据/模型评估。这种设计使得用户能够基于小规模数据集和模型快速实验、迭代和优化配方，然后再扩展到大规模生产高质量数据。
实际应用成果
通过Data-Juicer沙箱实验室，团队成功优化了文本到视频生成模型，在VBench排行榜上取得了领先成绩。创新的ImgDiff方法通过对比数据合成，在多模态大语言模型评估中相比GPT-4V提升了12分！
系统支持的代表性数据集包括Video-ChatGPT的10万视频指令数据、Youku-mPLUG-CN的36TB视频字幕数据、InternVid的2.34亿数据样本等。这些数据集经过Data-Juicer的处理和优化，为模型训练提供了高质量的多模态数据基础。
分布式处理突破
Data-Juicer的分布式去重工具能在2.8小时内完成5TB数据的去重处理，展现了惊人的扩展能力。优化的MinHash-LSH去重器在Ray模式下，能够在1280个CPU核心上在3小时内对TB级数据集进行去重。
系统还提供了自动化的子集分割策略，平衡文件数量和worker数量，以及针对JSON文件的流式I/O补丁，显著提升了大规模场景下的处理效率。
开发者生态与资源
Data-Juicer提供了丰富的开发者资源，包括详细的使用教程、完整的API参考、自定义操作符开发指南以及丰富的实战案例。系统支持多种组件工厂，包括数据处理执行器、数据池操作器、数据分析器、数据评估器等，每个工厂都支持多种特定的执行或评估类型。
开发者可以利用内置的超参数优化工具自动寻找最优的数据处理配方，大幅提升模型训练效果。系统还支持与多种第三方库和平台的集成，包括ModelScope、EasyAnimate、HuggingFace Transformers等。
Data-Juicer正在重新定义数据处理的标准，为研究人员、工程师和数据科学家提供了一个强大的工具来释放数据的全部潜力，推动大模型技术的发展。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
