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# Pipeline 设计文档
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## 概述
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本项目是一个语言模型训练数据集处理工具包，将 HuggingFace 数据集转换为模型可直接消费的 HDF5 格式。整体分为两个阶段，通过磁盘 JSONL 文件解耦。
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## 数据流架构
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Stage 1: Export Stage 2: Tokenize & Cache
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┌──────────────────────────┐ ┌──────────────────────────────────┐
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│ │ │ │
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│ HuggingFace Dataset │ │ JSONL files (one dict/line) │
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│ │ │ │ │ │
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│ ▼ process_func │ │ ▼ json.loads() │
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│ export_dataset() │ │ Processor.process(input_dict) │
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│ │ chunk_size │ │ │ │
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│ ▼ │ │ ▼ SequencePacker (opt.) │
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│ prefix_chunk_0.jsonl ────────▶ IOHandler.save_h5() │
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│ prefix_chunk_1.jsonl │ │ │ │
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│ ... │ │ ▼ │
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│ │ │ chunk_0.h5 │
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│ module: export.py │ │ chunk_1.h5 │
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│ │ │ │
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│ │ │ modules: cache.py, │
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│ │ │ processors.py, packing.py, │
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│ │ │ io.py, tokenizer.py │
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└──────────────────────────┘ └──────────────────────────────────┘
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### 阶段 1: export_dataset()
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**职责**: 将 HuggingFace Dataset 导出为 JSONL 文件。
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**流程**:
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1. 按 `chunk_size`（默认 100 万条）将数据集分片
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2. 每条样本通过可选的 `process_func` 转换（字段映射、文本清洗等）
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3. `process_func` 返回单个 dict 或 list[dict]（支持一对多展开）
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4. 每片写为一个 JSONL 文件
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**模块**: `pipeline/export.py`
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### 阶段 2: cache_jsonl()
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**职责**: 将 JSONL 文件分词、打包、保存为 HDF5 格式。
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**流程**:
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1. 逐行读取 JSONL，解析为 dict
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2. 通过 `Processor.process(input_dict)` 转换为 tensor dict
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3. 可选通过 `SequencePacker` 打包为固定长度
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4. 通过 `IOHandler.save_h5()` 写入 HDF5
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**模块**: `pipeline/io.py`（编排）+ `pipeline/processors.py`（转换）+ `pipeline/packing.py`（打包）+ `pipeline/tokenizer.py`（分词）
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## 处理器设计
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### ProcessorFactory
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通过工厂模式创建不同类型的处理器：
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| 方法 | 说明 |
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|------|------|
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| `create(type, tokenizer)` | 创建处理器，SFT/DPO 使用默认 ChatML 策略 |
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| `create_with_strategy(type, tokenizer, strategy)` | 创建带自定义策略的处理器 |
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| `create_with_strategy_name(type, tokenizer, name, **kwargs)` | 通过名称创建策略，`**kwargs` 透传用于自定义 token |
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| `register(type, processor_class)` | 注册自定义处理器 |
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### 处理器类型
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**PreTrainProcessor** (`"pt"`)
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Input: {"text": "Hello world"}
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Action: tokenizer.encode(text + "<｜end▁of▁sentence｜>")
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Output: {"sequence": Tensor[int32]}
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**SFTProcessor** (`"sft"`) — 注入 PromptStrategy
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Input: {"query": "...", "response": "..."}
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Action:
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1. strategy.build_prompt(input_dict) -> query prompt with special tokens
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2. concat: prompt + response + response_suffix
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3. tokenizer.encode -> token ids
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4. build loss_mask: query=False, response=True
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Output: {"sequence": Tensor[int32], "loss_mask": Tensor[bool]}
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**DPOProcessor** (`"dpo"`) — 注入 PromptStrategy
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```
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Input: {"query": "...", "chosen": "...", "rejected": "..."}
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Action:
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1. strategy.build_prompt(input_dict) -> shared query prompt
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2. encode chosen = query + response_start + chosen + suffix
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3. encode rejected = query + response_start + rejected + suffix
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4. build masks: query=False, response=True
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Output: {"chosen": Tensor, "chosen_mask": Tensor[bool],
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"rejected": Tensor, "rejected_mask": Tensor[bool]}
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## 策略模式
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### PromptStrategy
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抽象 prompt/response 格式，所有特殊 token 可通过构造函数自定义配置。
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**接口**:
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- `build_prompt(input_dict)` — 构建包含 query 的完整 prompt
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- `build_response_prefix()` — response 前缀（当前均返回空串）
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- `build_response_suffix()` — response 后缀（含 `<｜end▁of▁sentence｜>`）
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- `response_start_token` — response 起始 token（用于 DPO 的 loss mask 定位）
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- `eos_tokens` — 结束 token
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**内置实现**:
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ChatML:
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| Parameter | Default Token |
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|-----------------|--------------------------------------------|
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| user_start | `<\|im_start\|>user\n` |
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| user_end | `<\|im_end\|>\n` |
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| assistant_start | `<\|im_start\|>assistant\n` |
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| assistant_end | `<\|im_end\|>\n<｜end▁of▁sentence｜>` |
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Alpaca:
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| Parameter | Default Token |
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|------------------|------------------------|
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| instruction_start | `### Instruction:\n` |
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| response_start | `### Response:\n` |
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| response_suffix | `\n<｜end▁of▁sentence｜>` |
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**自定义示例**:
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```python
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strategy = StrategyFactory.create("chatml",
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user_start="<s>user\n",
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user_end="</s>\n",
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assistant_start="<s>assistant\n",
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assistant_end="</s>\n<｜end▁of▁sentence｜>",
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)
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```
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**注册新格式**:
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```python
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from pipeline import StrategyFactory
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from pipeline.strategies import PromptStrategy
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class MyStrategy(PromptStrategy):
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@property
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def name(self) -> str:
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return "my_format"
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# ... 实现抽象方法
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StrategyFactory.register("my_format", MyStrategy)
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## 序列打包
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`SequencePacker` 将变长序列打包为固定长度的 tensor，使用 First-Fit Decreasing 算法：
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1. 按序列长度降序排列
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2. 逐个放入当前包，超长则截断并警告
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3. 当前包放不下时保存并开新包
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4. 不足部分用 `pad_value` 填充
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打包在 `cache_jsonl()` 中按 `pack_size` 启用（`> 0` 时生效，`<= 0` 跳过打包）。
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## 辅助模块
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### TextNormalizer (`pipeline/text.py`)
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文本标准化：统一标点符号（弯引号→直引号、破折号、省略号等），通过 `DEFAULT_REPLACEMENTS` 配置，支持 `custom_rules` 扩展。
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### IOHandler (`pipeline/io.py`)
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- `save_h5(output_dir, file_name, tensor_group)` — 按 key 分组存储 tensor 到 HDF5
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- `load_h5(file_path, share_memory)` — 加载 HDF5，支持共享内存（用于 DataLoader 多进程）
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- `fetch_files(directory)` / `fetch_folders(root_dir)` — 文件/目录遍历
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### BpeTokenizer (`pipeline/tokenizer.py`)
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基于 HuggingFace `tokenizers` 库的 BPE 分词器，支持从文件加载、训练、保存。内置 `<｜begin▁of▁sentence｜>`/`<｜end▁of▁sentence｜>`/`<｜▁pad▁｜>` 控制符和 `<｜im▁start｜>`/`<｜im▁end｜>` 特殊 token。
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## API 参考
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各模块的详细 API 文档请参阅对应的源文件。
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