dtflow 0.3.1

A flexible data transformation tool for ML training formats (SFT, RLHF, Pretrain)

dtflow

简洁的数据格式转换工具，专为机器学习训练数据设计。

安装

pip install dtflow

# 可选依赖
pip install tiktoken          # Token 统计（OpenAI 模型）
pip install transformers      # Token 统计（HuggingFace 模型）
pip install datasets          # HuggingFace Dataset 转换

快速开始

from dtflow import DataTransformer

# 加载数据
dt = DataTransformer.load("data.jsonl")

# 链式操作：过滤 -> 转换 -> 保存
(dt.filter(lambda x: x.score > 0.8)
   .to(lambda x: {"q": x.question, "a": x.answer})
   .save("output.jsonl"))

核心功能

数据加载与保存

# 支持 JSONL、JSON、CSV、Parquet、Arrow（使用 Polars 引擎，比 Pandas 快 3x）
dt = DataTransformer.load("data.jsonl")
dt.save("output.jsonl")

# 从列表创建
dt = DataTransformer([{"q": "问题", "a": "答案"}])

数据过滤

# Lambda 过滤
dt.filter(lambda x: x.score > 0.8)

# 支持属性访问
dt.filter(lambda x: x.language == "zh")

数据转换

# 自定义转换
dt.to(lambda x: {"question": x.q, "answer": x.a})

# 使用预设模板
dt.to(preset="openai_chat", user_field="q", assistant_field="a")

预设模板

预设名称	输出格式
openai_chat	{"messages": [{"role": "user", ...}, {"role": "assistant", ...}]}
alpaca	{"instruction": ..., "input": ..., "output": ...}
sharegpt	{"conversations": [{"from": "human", ...}, {"from": "gpt", ...}]}
dpo_pair	{"prompt": ..., "chosen": ..., "rejected": ...}
simple_qa	{"question": ..., "answer": ...}

Token 统计

from dtflow import count_tokens, token_counter, token_filter, token_stats

# 计算 token 数量
count = count_tokens("Hello world", model="gpt-4")

# 添加 token_count 字段
dt.transform(token_counter("text")).save("with_tokens.jsonl")

# 按 token 长度过滤
dt.filter(token_filter("text", max_tokens=2048))
dt.filter(token_filter(["question", "answer"], min_tokens=10, max_tokens=4096))

# 统计 token 分布
stats = token_stats(dt.data, "text")
# {"total_tokens": 12345, "avg_tokens": 123, "min_tokens": 5, "max_tokens": 500, ...}

支持 tiktoken（OpenAI，默认）和 transformers 后端，自动检测：

# OpenAI 模型 -> 自动使用 tiktoken
count_tokens("Hello", model="gpt-4")

# HuggingFace/本地模型 -> 自动使用 transformers
count_tokens("Hello", model="Qwen/Qwen2-7B")
count_tokens("Hello", model="/home/models/qwen")

Messages Token 统计

专为多轮对话设计的 token 统计功能：

from dtflow import messages_token_counter, messages_token_filter, messages_token_stats

# 为每条数据添加 token 统计
dt.transform(messages_token_counter(model="gpt-4"))  # 简单模式，输出总数
dt.transform(messages_token_counter(model="gpt-4", detailed=True))  # 详细模式
# 详细模式输出: {"total": 500, "user": 200, "assistant": 280, "system": 20, "turns": 5, ...}

# 按 token 数和轮数过滤
dt.filter(messages_token_filter(min_tokens=100, max_tokens=4096))
dt.filter(messages_token_filter(min_turns=2, max_turns=10))

# 统计整个数据集
stats = messages_token_stats(dt.data, model="gpt-4")
# {"count": 1000, "total_tokens": 500000, "user_tokens": 200000, "assistant_tokens": 290000, ...}

格式转换器

from dtflow import (
    to_hf_dataset, from_hf_dataset,    # HuggingFace Dataset
    to_openai_batch, from_openai_batch, # OpenAI Batch API
    to_llama_factory,                   # LLaMA-Factory Alpaca 格式
    to_axolotl,                         # Axolotl 格式
    messages_to_text,                   # messages 转纯文本
)

# HuggingFace Dataset 互转
ds = to_hf_dataset(dt.data)
ds.push_to_hub("my-dataset")

data = from_hf_dataset("tatsu-lab/alpaca", split="train")

# OpenAI Batch API
batch_input = dt.to(to_openai_batch(model="gpt-4o"))
results = from_openai_batch(batch_output)

# messages 转纯文本（支持 chatml/llama2/simple 模板）
dt.transform(messages_to_text(template="chatml"))

LLaMA-Factory 格式

完整支持 LLaMA-Factory 的 SFT 训练格式：

from dtflow import (
    to_llama_factory,              # Alpaca 格式（单轮）
    to_llama_factory_sharegpt,     # ShareGPT 格式（多轮对话）
    to_llama_factory_vlm,          # VLM Alpaca 格式
    to_llama_factory_vlm_sharegpt, # VLM ShareGPT 格式
)

# Alpaca 格式
dt.transform(to_llama_factory()).save("alpaca.jsonl")
# 输出: {"instruction": "...", "input": "", "output": "..."}

# ShareGPT 格式（多轮对话）
dt.transform(to_llama_factory_sharegpt()).save("sharegpt.jsonl")
# 输出: {"conversations": [{"from": "human", "value": "..."}, {"from": "gpt", "value": "..."}], "system": "..."}

# VLM 格式（图片/视频）
dt.transform(to_llama_factory_vlm(images_field="images")).save("vlm.jsonl")
# 输出: {"instruction": "...", "output": "...", "images": ["/path/to/img.jpg"]}

dt.transform(to_llama_factory_vlm_sharegpt(images_field="images", videos_field="videos"))
# 输出: {"conversations": [...], "images": [...], "videos": [...]}

ms-swift 格式

支持 ModelScope ms-swift 的训练格式：

from dtflow import (
    to_swift_messages,        # 标准 messages 格式
    to_swift_query_response,  # query-response 格式
    to_swift_vlm,             # VLM 格式
)

# messages 格式
dt.transform(to_swift_messages()).save("swift_messages.jsonl")
# 输出: {"messages": [{"role": "user", "content": "..."}, {"role": "assistant", "content": "..."}]}

# query-response 格式（自动提取 history）
dt.transform(to_swift_query_response(query_field="messages")).save("swift_qr.jsonl")
# 输出: {"query": "...", "response": "...", "system": "...", "history": [["q1", "a1"], ...]}

# VLM 格式
dt.transform(to_swift_vlm(images_field="images")).save("swift_vlm.jsonl")
# 输出: {"messages": [...], "images": ["/path/to/img.jpg"]}

其他操作

# 采样
dt.sample(100)           # 随机采样 100 条
dt.head(10)              # 前 10 条
dt.tail(10)              # 后 10 条

# 分割
train, test = dt.split(ratio=0.8, shuffle=True, seed=42)

# 统计
stats = dt.stats()       # 总数、字段信息
count = dt.count(lambda x: x.score > 0.9)

# 打乱
dt.shuffle(seed=42)

CLI 命令

# 数据采样
dt sample data.jsonl --num=10
dt sample data.csv --num=100 --sample_type=head
dt sample data.jsonl 1000 --by=category           # 分层采样

# 数据转换 - 预设模式
dt transform data.jsonl --preset=openai_chat
dt transform data.jsonl --preset=alpaca

# 数据转换 - 配置文件模式
dt transform data.jsonl                    # 首次运行生成配置文件
# 编辑 .dt/data.py 后再次运行
dt transform data.jsonl --num=100          # 执行转换

# Pipeline 执行（可复现的数据处理流程）
dt run pipeline.yaml
dt run pipeline.yaml --input=new_data.jsonl --output=result.jsonl

# Token 统计
dt token-stats data.jsonl --field=messages --model=gpt-4
dt token-stats data.jsonl --field=text --detailed

# 数据对比
dt diff v1/train.jsonl v2/train.jsonl
dt diff a.jsonl b.jsonl --key=id

# 数据清洗
dt clean data.jsonl --drop-empty                    # 删除任意空值记录
dt clean data.jsonl --drop-empty=text,answer        # 删除指定字段为空的记录
dt clean data.jsonl --min-len=text:10               # text 字段最少 10 字符
dt clean data.jsonl --max-len=text:1000             # text 字段最多 1000 字符
dt clean data.jsonl --keep=question,answer          # 只保留这些字段
dt clean data.jsonl --drop=metadata                 # 删除指定字段
dt clean data.jsonl --strip                         # 去除字符串首尾空白
dt clean data.jsonl --strip --drop-empty=text --min-len=text:10 -o clean.jsonl  # 组合使用

# 数据去重
dt dedupe data.jsonl                            # 全量精确去重
dt dedupe data.jsonl --key=text                 # 按字段精确去重
dt dedupe data.jsonl --key=text --similar=0.8   # 相似度去重

# 文件拼接
dt concat a.jsonl b.jsonl -o merged.jsonl

# 数据统计
dt stats data.jsonl

Pipeline 配置

使用 YAML 配置文件定义可复现的数据处理流程：

# pipeline.yaml
version: "1.0"
seed: 42
input: raw_data.jsonl
output: processed.jsonl

steps:
  - type: filter
    condition: "score > 0.5"

  - type: filter
    condition: "len(text) > 10"

  - type: transform
    preset: openai_chat
    params:
      user_field: q
      assistant_field: a

  - type: dedupe
    key: text

支持的步骤类型：

步骤	参数	说明
filter	condition	条件过滤：score > 0.5, len(text) > 10, field is not empty
transform	preset, params	格式转换，使用预设模板
dedupe	key, similar	去重，支持精确和相似度去重
sample	num, seed	随机采样
head	num	取前 N 条
tail	num	取后 N 条
shuffle	seed	打乱顺序
split	ratio, seed	数据集分割

执行 Pipeline：

dt run pipeline.yaml
dt run pipeline.yaml --input=new_data.jsonl  # 覆盖输入文件

数据血缘追踪

记录数据处理的完整历史，支持可复现和问题追溯：

# 启用血缘追踪
dt = DataTransformer.load("raw.jsonl", track_lineage=True)

# 正常进行数据处理
result = (dt
    .filter(lambda x: x.score > 0.5)
    .transform(lambda x: {"q": x.q, "a": x.a})
    .dedupe("q")
)

# 保存时记录血缘
result.save("processed.jsonl", lineage=True)
# 自动生成 processed.jsonl.lineage.json

查看血缘历史：

dt history processed.jsonl
# 输出：
# 📊 数据血缘报告: processed.jsonl
# └─ 版本 1
#    来源: raw.jsonl
#    操作链:
#      ├─ filter: 1000 → 800
#      ├─ transform: 800 → 800
#      └─ dedupe: 800 → 750
#    输出数量: 750

dt history processed.jsonl --json  # JSON 格式输出

大文件流式处理

专为超大文件设计的流式处理接口，内存占用 O(1)，支持 JSONL、CSV、Parquet、Arrow 格式：

from dtflow import load_stream, load_sharded

# 流式加载和处理（100GB 文件也只用常量内存）
(load_stream("huge_100gb.jsonl")
    .filter(lambda x: x["score"] > 0.5)
    .transform(lambda x: {"text": x["content"]})
    .save("output.jsonl"))

# 跨格式转换（CSV → Parquet）
(load_stream("data.csv")
    .filter(lambda x: x["score"] > 0.5)
    .save("output.parquet"))

# 分片文件加载（支持多格式）
(load_sharded("data/train_*.parquet")
    .filter(lambda x: len(x["text"]) > 10)
    .save("merged.jsonl"))

# 分片保存
(load_stream("huge.jsonl")
    .transform(lambda x: {"q": x["question"], "a": x["answer"]})
    .save_sharded("output/", shard_size=100000))
# 生成: output/part-00000.jsonl, output/part-00001.jsonl, ...

# 批次处理（适合需要批量调用 API 的场景）
for batch in load_stream("data.jsonl").batch(1000):
    results = call_api(batch)  # 批量处理

特点：

• 惰性执行：filter/transform 不会立即执行，只在 save/collect 时才触发
• O(1) 内存：无论文件多大，内存占用恒定（读取侧）
• 多格式支持：JSONL、CSV、Parquet、Arrow 均支持流式处理
• 跨格式转换：可直接从 CSV 读取并保存为 Parquet 等
• 分片支持：支持 glob 模式加载多个分片，自动合并处理

错误处理

# 跳过错误项（默认）
dt.to(transform_func, on_error="skip")

# 抛出异常
dt.to(transform_func, on_error="raise")

# 保留原始数据
dt.to(transform_func, on_error="keep")

# 返回错误信息
result, errors = dt.to(transform_func, return_errors=True)

设计哲学

函数式优于类继承

不需要复杂的 OOP 抽象，直接用函数解决问题：

# ✅ 简单直接
dt.to(lambda x: {"q": x.question, "a": x.answer})

# ❌ 不需要这种设计
class MyFormatter(BaseFormatter):
    def format(self, item): ...

预设是便利层，不是核心抽象

90% 的需求用 transform(lambda x: ...) 就能解决。预设只是常见场景的快捷方式：

# 预设：常见场景的便利函数
dt.to(preset="openai_chat")

# 自定义：完全控制转换逻辑
dt.to(lambda x: {
    "messages": [
        {"role": "user", "content": x.q},
        {"role": "assistant", "content": x.a}
    ]
})

KISS 原则

• 一个核心类 DataTransformer 搞定所有操作
• 链式 API，代码像自然语言
• 属性访问 x.field 代替 x["field"]
• 不过度设计，不追求"可扩展框架"

实用主义

不追求学术上的完美抽象，只提供足够好用的工具。

License

MIT