【知识拓展】机器学习基础(一)：什么是预处理对象、模型对象 、pipeline、Tokenizer_pipeline 预处理

前言

        公司业务需要一套可离线部署的检索增强生成(RAG)大模型知识库，于是最近花了一周时间了解了AI相关的技术。除了查阅各类高质量技术博客，也自行动手进行了一些demo样例。其中包括huggingface、modelscope等平台，虽能使用，但疑惑还是不少，仅在此记录一些学习中的过程和问题，以便日后自我查阅。

几个关键的概念

        对于机器学习方面的初学者来说，预处理对象、模型对象和 pipeline 是经常见到的，尤其是写过一些demo，它们在数据处理、模型训练和预测等过程中起着重要作用。很多时候官方概念可能难以理解，以下是个人经过查阅资料后，解释这些概念及其作用。

        下面会根据部分Demo代码案例说明。

预处理对象

        对原始数据进行处理和转换的工具或方法，以便将数据转换为适合模型输入的格式。简单的说就是对数据进行预处理，处理成模型所需要的输入格式，例如将文本转化为输入 ID 和其他必要的张量。常见的一些预处理如下：

• 数据清理：处理缺失值、去除噪声、纠正数据错误等。
• 特征工程：生成、选择和转换特征，如标准化、归一化、特征缩放等。
• 数据增强：特别是对于图像数据，可能包括旋转、裁剪、翻转等操作。
• 编码：将分类变量转换为数值形式（如独热编码）。
• 拆分数据：将数据集分为训练集、验证集和测试集。

示例一(使用scikit-learn的预处理对象)

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 创建预处理对象
scaler = StandardScaler()

# 适配数据并进行转换
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)

模型对象

        模型对象是由特定的算法和参数组成，经过训练后能够进行预测或分类。模型对象通常包括以下部分：

• 结构：模型的架构，例如线性回归、决策树、神经网络等。
• 参数：模型的可调参数，通过训练数据进行学习和优化。
• 训练方法：用于优化模型参数的方法，例如梯度下降。

示例一(使用scikit-learn的模型对象)

接上述示例一

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 创建模型对象
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train_scaled, y_train)

Pipeline

        将多个数据处理步骤和模型训练步骤串联起来，以便简化和自动化整个工作流程。它将数据预处理和模型训练过程结合在一起，使得整个过程可以作为一个单独的工作流来处理。简单的说就是将多个步骤封装在一起，使用者无需关注细节，一个高级API。

        一个完整的pipeline一般包括了数据的前处理、模型的前向推理、数据的后处理三个过程。

示例一（使用 scikit-learn）

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 创建 pipeline 对象
pipe