二、【LLaMA-Factory实战】数据工程全流程：从格式规范到高质量数据集构建

一、引言

在大模型微调中，数据质量直接决定模型性能。LLaMA-Factory提供了完整的数据工程工具链，支持从数据格式规范到清洗增强、注册验证的全流程管理。本文结合结构图、实战代码和生产级经验，带您掌握构建高质量数据集的核心技术。

二、数据工程核心架构图

三、数据格式规范：定义微调数据的“通用语言”

1. 指令微调数据（Alpaca格式）

核心结构（三元组）：

{"instruction": "用户需求描述",       // 任务指令（如“生成SQL查询”）"input": "任务相关输入（可选）",    // 上下文信息（如数据库表结构）"output": "期望的模型输出"         // 正确响应（如具体SQL语句）
}

代码示例（生成标准Alpaca数据）：

from llamafactory.data.formatter import AlpacaFormatter# 原始数据列表
raw_data = [("生成Python代码", "计算斐波那契数列", "def fib(n): ..."),("翻译英文", "Hello world", "你好，世界")
]# 格式转换
formatter = AlpacaFormatter()
alpaca_data = formatter.convert(raw_data)
with open("alpaca_data.json", "w") as f:f.write(json.dumps(alpaca_data, indent=2))

2. 多模态数据支持

图像-文本对格式：

{"text": "描述图片中的物体",         // 文本指令"image": "path/to/image_001.jpg",   // 图像文件路径（支持JPEG/PNG）"output": "图片中有一只站立的金毛犬" // 多模态输出
}

音频-文本对格式：

{"text": "将语音转换为文字",          // 文本指令"audio": "path/to/audio_clip.wav",   // 音频文件路径（支持WAV/MP3）"output": "欢迎使用LLaMA-Factory"    // 语音识别结果
}

四、数据清洗与增强：打造高价值训练数据

1. 去重与过滤（提升数据纯净度）

① 基于相似度去重

from llamafactory.data.cleaner import Deduplicator# 初始化去重器（阈值0.8，使用Sentence-BERT计算相似度）
deduplicator = Deduplicator(threshold=0.8, model_name="all-MiniLM-L6-v2")# 加载原始数据
with open("raw_data.json", "r") as f:data = json.load(f)# 去重处理
clean_data = deduplicator.process(data)
print(f"去重后数据量：{len(clean_data)}（原始{len(data)}条）")

② 噪声过滤规则

# 定义过滤函数（移除包含敏感词或过短的样本）
def filter_function(sample):if len(sample["output"]) < 10: return False  # 输出长度小于10字符if "禁止内容" in sample["instruction"]: return False  # 包含敏感词return True# 应用过滤
filtered_data = [sample for sample in clean_data if filter_function(sample)]

2. 合成数据生成（解决数据稀缺问题）

使用GraphGen工具生成领域数据

# 安装GraphGen（知识图谱驱动的数据生成工具）
pip install graphgen-toolkit

from graphgen import GraphGenerator# 初始化（加载金融领域知识图谱）
generator = GraphGenerator(knowledge_graph="financial_kg.json")# 生成1000条财报分析数据
synthetic_data = generator.generate(num_samples=1000,template="分析{公司} {年份}财报中的{指标}趋势",entities=["Apple", "2023", "营收"]
)# 保存为Alpaca格式
with open("financial_synthetic.json", "w") as f:f.write(json.dumps(synthetic_data, indent=2))

五、数据集注册与验证：确保数据可用合规

1. 数据集注册（配置文件定义）

在data/dataset_info.json中声明数据集：

{"medical_qa": {"file_path": "data/medical/qa.json",       // 数据文件路径"format": "alpaca",                         // 数据格式（alpaca/多模态/custom）"columns": ["instruction", "input", "output"], // 字段列表"description": "医学问答数据集（包含5万条样本）"},"multimodal_data": {"file_path": "data/multimodal/data.json","format": "multimodal","columns": ["text", "image", "output"]}
}

2. 数据验证（命令行工具）

① 格式校验

# 校验单个数据集
llamafactory-cli validate dataset --name medical_qa# 校验多模态数据集（指定格式）
llamafactory-cli validate dataset --name multimodal_data --format multimodal

② 质量评估（统计指标）

# 生成数据质量报告
llamafactory-cli analyze dataset --name medical_qa --output report.html

③ 自动修复（可选）

from llamafactory.data.fixer import DataFixerfixer = DataFixer(dataset_name="medical_qa")
fixed_data = fixer.autorepair()  # 自动修复格式错误（如缺失字段补全）

六、生产级数据处理案例：医疗领域数据集构建

1. 数据处理流水线

1. 原始数据：爬取PubMed论文（10万篇）+ 医院问诊记录（5万条）
2. 格式转换：将非结构化文本转为Alpaca格式（使用正则表达式提取“问题-解答”对）
3. 清洗步骤：
   • 去除重复率>80%的样本（保留20万条）
   • 过滤包含未标注疾病术语的样本（保留15万条）
4. 增强操作：使用GraphGen合成5万条罕见病案例数据
5. 注册验证：通过dataset_info.json注册，命令行校验通过率100%

2. 关键命令汇总

# 格式转换（Python脚本）
python scripts/convert_medical_data.py --input pubmed_raw.json --output medical_alpaca.json# 批量去重（命令行）
llamafactory-cli deduplicate --input medical_alpaca.json --output cleaned_medical.json --threshold 0.8# 注册并验证
echo '{"medical_qa": {"file_path": "cleaned_medical.json", "format": "alpaca"}}' > data/dataset_info.json
llamafactory-cli validate dataset --name medical_qa

七、总结

数据工程是大模型微调的“地基”，LLaMA-Factory通过标准化格式、智能化清洗和自动化验证，大幅降低数据处理成本。本文重点实践：

1. 格式规范：掌握Alpaca/多模态数据结构，支持复杂任务建模
2. 清洗增强：利用相似度去重和GraphGen合成，解决数据质量与数量问题
3. 注册验证：通过配置文件和命令行工具，确保数据可用合规

下一步建议：

1. 从官方数据仓库获取各领域数据集模板
2. 在Jupyter Notebook中交互式调试数据处理流程
3. 结合Web UI进行数据可视化预览（后续教程详解）

通过高效的数据工程，开发者能为模型微调提供“优质燃料”，显著提升垂直领域任务性能。后续教程将深入模型微调核心技术，敬请关注！