dtflow 0.6.2

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

🤖 Claude Code 集成

dtflow 内置了 Claude Code skill：

dt install-skill      # 安装 skill
dt skill-status       # 查看状态

安装后在 Claude Code 中输入 /dtflow，Claude 将掌握 dtflow 的完整用法，可直接协助你完成数据处理任务。

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")

数据验证

# 简单验证，返回不通过的记录列表
errors = dt.validate(lambda x: len(x.messages) >= 2)

if errors:
    for e in errors[:5]:
        print(f"第 {e.index} 行: {e.error}")

Schema 验证

使用 Schema 进行结构化数据验证：

from dtflow import Schema, Field, openai_chat_schema

# 使用预设 Schema
result = dt.validate_schema(openai_chat_schema)
print(result)  # ValidationResult(valid=950, invalid=50, errors=[...])

# 自定义 Schema
schema = Schema({
    "messages": Field(type="list", required=True, min_length=1),
    "messages[*].role": Field(type="str", choices=["user", "assistant", "system"]),
    "messages[*].content": Field(type="str", min_length=1),
    "score": Field(type="float", min=0, max=1),
})

result = dt.validate_schema(schema)

# 过滤出有效数据
valid_dt = dt.validate_schema(schema, filter_invalid=True)
valid_dt.save("valid.jsonl")

预设 Schema：

Schema 名称	用途
openai_chat_schema	OpenAI messages 格式验证
alpaca_schema	Alpaca instruction/output 格式
sharegpt_schema	ShareGPT conversations 格式
dpo_schema	DPO prompt/chosen/rejected 格式

Field 参数：

参数	说明	示例
type	类型验证	"str", "int", "float", "bool", "list", "dict"
required	是否必填	True / False
min / max	数值范围	min=0, max=1
min_length / max_length	长度范围	min_length=1
choices	枚举值	choices=["user", "assistant"]
pattern	正则匹配	pattern=r"^\d{4}-\d{2}-\d{2}$"
custom	自定义验证	custom=lambda x: x > 0

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"]}

训练框架一键导出

将数据导出为目标训练框架可直接使用的格式，自动生成配置文件：

from dtflow import DataTransformer

dt = DataTransformer.load("data.jsonl")

# 1. 检查框架兼容性
result = dt.check_compatibility("llama-factory")
print(result)
# ✅ 兼容 - LLaMA-Factory (openai_chat)
# 或
# ❌ 不兼容 - 错误: xxx

# 2. 一键导出到 LLaMA-Factory
files = dt.export_for("llama-factory", "./llama_ready/")
# 生成文件:
# - ./llama_ready/custom_dataset.json      # 数据文件
# - ./llama_ready/dataset_info.json        # 数据集配置
# - ./llama_ready/train_args.yaml          # 训练参数模板

# 3. 导出到 ms-swift
files = dt.export_for("swift", "./swift_ready/")
# 生成: data.jsonl + train_swift.sh

# 4. 导出到 Axolotl
files = dt.export_for("axolotl", "./axolotl_ready/")
# 生成: data.jsonl + config.yaml

# 指定数据集名称
dt.export_for("llama-factory", "./output/", dataset_name="my_sft_data")

支持的框架：

框架	导出内容	使用方式
llama-factory	data.json + dataset_info.json + train_args.yaml	llamafactory-cli train train_args.yaml
swift	data.jsonl + train_swift.sh	bash train_swift.sh
axolotl	data.jsonl + config.yaml	accelerate launch -m axolotl.cli.train config.yaml

自动格式检测：

检测到的格式	数据结构
openai_chat	{"messages": [{"role": "user", ...}]}
alpaca	{"instruction": ..., "output": ...}
sharegpt	{"conversations": [{"from": "human", ...}]}
dpo	{"prompt": ..., "chosen": ..., "rejected": ...}

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
dt sample data.jsonl 1000 --by=meta.source        # 按嵌套字段分层采样
dt sample data.jsonl 1000 --by=messages.#         # 按消息数量分层采样
dt sample data.jsonl --where="category=tech"      # 筛选后采样
dt sample data.jsonl --where="messages.#>=2"      # 多条件筛选

# 交互式浏览（表格 + 详情联动 TUI，需交互式终端）
dt view data.jsonl                                # 打开浏览器，按 ? 看快捷键
dt view data.csv                                  # CSV/Parquet 等表格数据
dt view data.jsonl --format=dpo                   # 强制按指定格式渲染详情
dt view big.jsonl --cap=50000                     # 提高大文件加载上限（默认 2 万行）

# 静态预览（--pretty 走格式感知渲染：对话气泡/dpo对比/alpaca分段/表格）
dt head data.jsonl --pretty                       # 前 N 条，格式化渲染
dt sample data.jsonl --pretty                     # 采样 + 格式化渲染

# 按行范围查看（Python 切片语法）
dt slice data.jsonl 10:20                          # 第 10-19 行（0-based，左闭右开）
dt slice data.jsonl :100                           # 前 100 行
dt slice data.jsonl 100:                           # 第 100 行到末尾
dt slice data.jsonl 10:20 -o sliced.jsonl          # 保存到文件
dt slice data.jsonl 10:20 -f question,answer       # 只显示指定字段

# 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=messages[-1].content   # 统计最后一条消息
dt token-stats data.jsonl --field=text --detailed
dt token-stats data.jsonl --workers=4                    # 多进程加速（数据量大时自动启用）

# 数据对比
dt diff v1/train.jsonl v2/train.jsonl
dt diff a.jsonl b.jsonl --key=id
dt diff a.jsonl b.jsonl --key=meta.uuid    # 按嵌套字段匹配

# 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 --drop-empty=meta.source        # 删除嵌套字段为空的记录
dt clean data.jsonl --min-len=text:10               # text 字段最少 10 字符
dt clean data.jsonl --min-len=messages.#:2          # 至少 2 条消息
dt clean data.jsonl --max-len=messages[-1].content:500  # 最后一条消息最多 500 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 --min-tokens=content:10          # 最少 10 tokens
dt clean data.jsonl --max-tokens=content:1000        # 最多 1000 tokens
dt clean data.jsonl --min-tokens=text:50 -m gpt-4    # 指定分词器

# 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=meta.id              # 按嵌套字段去重
dt dedupe data.jsonl --key=messages[0].content  # 按第一条消息内容去重
dt dedupe data.jsonl --key=text --similar=0.8   # 相似度去重

# 数据集切分
dt split data.jsonl --ratio=0.8 --seed=42           # 二分: train/test
dt split data.jsonl --ratio=0.7,0.15,0.15           # 三分: train/val/test
dt split data.jsonl --ratio=0.8 -o /tmp/output      # 指定输出目录

# 训练框架导出
dt export data.jsonl --framework=llama-factory       # 导出到 LLaMA-Factory
dt export data.jsonl -f swift -o ./swift_out         # 导出到 ms-swift
dt export data.jsonl -f axolotl                      # 导出到 Axolotl
dt export data.jsonl -f llama-factory --check        # 仅检查兼容性

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

# 数据统计
dt stats data.jsonl                                       # 快速模式
dt stats data.jsonl --full                                # 完整模式（含值分布）
dt stats data.jsonl --full --field=category               # 指定字段统计
dt stats data.jsonl --full --expand=tags                  # 展开 list 字段统计元素分布
dt stats data.jsonl --full --expand='messages[*].role'    # 展开嵌套 list 字段

# Claude Code Skill 安装
dt install-skill                              # 安装到 ~/.claude/skills/
dt skill-status                               # 查看安装状态

# 数据验证
dt validate data.jsonl --preset=openai_chat           # 使用预设 schema 验证
dt validate data.jsonl --preset=alpaca --verbose      # 详细输出
dt validate data.jsonl --preset=sharegpt --filter-invalid -o valid.jsonl  # 过滤出有效数据
dt validate data.jsonl --preset=dpo --max-errors=100  # 限制错误输出数量
dt validate data.jsonl --preset=openai_chat --workers=4  # 多进程加速

交互式数据浏览 (dt view)

dt view <file> 打开一个 master-detail 终端浏览器，专为查看训练数据设计：上方表格扫视样本（派生列 turns/roles/first_user/chars + 元数据），下方详情按格式渲染当前行（对话气泡按 role 上色、代码块高亮；dpo 对比；alpaca 分段；通用数据全展开）——无需逐层展开。大文件走窗口化加载（--cap，默认 2 万行）。

按键	功能
↑/↓ j/k	选行（详情联动）
PgUp/PgDn	整页 · d/u(或 Ctrl+d/u) 半屏
g/G	首/末行 · Tab 切焦点滚动长对话
←/→ h/l	水平滚动表格
s	排序（输入列名，加 - 反向，如 -chars）
/	搜索 · f where 筛选（如 messages.#>=2）· r 重置
c	选列（勾选面板，同时作用于表格列与详情字段）
Enter	放大当前样本（Esc 返回）· z 上下/左右布局 · +/- 调整分区
?	帮助 · q 退出

格式自动检测：openai_chat / sharegpt / dpo / alpaca / generic（CSV 等表格数据全部列展示）。--format 可强制指定。

dt head/sample/tail/slice 的 --pretty 复用同一套渲染，做静态一次性预览（可管道时自动降级为 ndjson，agent 友好）。

字段路径语法

CLI 命令中的字段参数支持嵌套路径语法，可访问深层嵌套的数据：

语法	含义	示例
a.b.c	嵌套字段	meta.source
a[0].b	数组索引	messages[0].role
a[-1].b	负索引	messages[-1].content
a.#	数组长度	messages.#
a[*].b	展开所有元素	messages[*].role
a[*].b:join	展开并用 | 拼接	messages[*].role:join
a[*].b:unique	展开去重后拼接	messages[*].role:unique

支持字段路径的命令参数：

命令	参数	示例
sample	--by=, --where=	--by=meta.source、--where=messages.#>=2
dedupe	--key=	--key=meta.id、--key=messages[0].content
clean	--drop-empty=	--drop-empty=meta.source
clean	--min-len=	--min-len=messages.#:2
clean	--max-len=	--max-len=messages[-1].content:500
clean	--min-tokens=	--min-tokens=content:10
clean	--max-tokens=	--max-tokens=content:1000
token-stats	--field=	--field=messages[-1].content
diff	--key=	--key=meta.uuid

--where 支持的操作符：

操作符	含义	示例
=	等于	--where="category=tech"
!=	不等于	--where="source!=wiki"
~=	包含	--where="content~=机器学习"
>	大于	--where="score>0.8"
>=	大于等于	--where="messages.#>=2"
<	小于	--where="length<1000"
<=	小于等于	--where="turns<=10"

示例数据：

{"meta": {"source": "wiki"}, "messages": [{"role": "user", "content": "hi"}, {"role": "assistant", "content": "hello"}]}

• meta.source → "wiki"
• messages[0].role → "user"
• messages[-1].content → "hello"
• messages.# → 2
• messages[*].role → "user" (默认取第一个)
• messages[*].role:join → "user|assistant"

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

日志查看

dtflow 内置了 toolong 日志查看器：

pip install dtflow[logs]    # 安装日志工具

tl app.log                  # 交互式 TUI 查看
tl --tail app.log           # 实时跟踪（类似 tail -f）
dt logs                     # 查看使用说明

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