向Dataflex添加Selector
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2025-06-30
如何在 DataFlex 中添加自定义选择器
本文档将以 custom_selector 为例,详细介绍如何在 DataFlex 框架中添加并配置一个自定义的数据选择器,实现训练过程中的动态数据点选择。
步骤一:创建选择器实现文件
首先,在项目指定路径下创建一个新的 Python 文件,用于实现自定义选择器的核心逻辑。
- 文件路径:
DataFlex-Preview/src/dataflex/train/selector/custom_selector.py - 文件内容: 在该文件中,定义一个继承自
dataflex.train.selector.base_selector.Selector的新类CustomSelector。
from dataflex.core.registry import register_selector
from .base_selector import logger, Selector
@register_selector('custom')
class CustomSelector(Selector):
"""
一个自定义数据选择器的示例实现。
"""
def __init__(
self,
dataset,
accelerator,
data_collator,
cache_dir,
):
"""
构造函数,用于初始化选择器。
"""
super().__init__(dataset, accelerator, data_collator, cache_dir)
logger.info(f"CustomSelector initialized.")
def select(self, model, step_id: int, num_samples: int, **kwargs):
"""
核心选择逻辑。
此方法定义了如何从数据集中选择样本。
Args:
model: 当前的模型。
step_id (int): 当前的训练步数。
num_samples (int): 需要选择的样本数量。
Returns:
list: 包含被选中样本索引的列表。
"""
# 示例逻辑:简单返回从 0 到 num_samples-1 的索引列表。
# 您可以在此实现更复杂的选择算法。
return list(range(num_samples))关键点说明:
@register_selector('custom'): 这是一个装饰器,用于将您的CustomSelector类注册到 DataFlex 框架中,并赋予其一个唯一的名称custom。这个名称将在后续的配置文件中使用。CustomSelector(Selector): 您的自定义类必须继承自框架提供的Selector基类。__init__: 构造函数用于执行必要的初始化操作。调用super().__init__(...)来确保基类的初始化逻辑被正确执行。select: 这是实现数据选择算法的核心方法。您需要根据自己的需求重写此方法。warmup(可选): 您还可以根据需要重写warmup方法,用于选择用于 warmup 的数据。默认随机采样数据用于 warmup 阶段训练。
步骤二:导入新模块
为了让 DataFlex 框架能够识别并加载您新创建的选择器,需要编辑该目录下的 __init__.py 文件,以暴露您的新模块。
- 文件路径:
DataFlex-Preview/src/dataflex/train/selector/__init__.py - 添加内容: 在文件末尾添加以下行,以导入
CustomSelector类。
from .custom_selector import *步骤三:配置选择器参数
最后,在 YAML 配置文件中定义您的新选择器及其参数,以便在实验中方便地调用。
- 文件路径:
DataFlex-Preview/src/dataflex/configs/components.yaml - 添加配置: 在
selectors配置块下,为您的custom选择器添加新的条目。
selectors:
...
# 添加您的自定义选择器配置
custom:
name: custom
params:
cache_dir: ../dataflex_saves/custom_output
...关键点说明:
params::该块下定义的所有参数都将作为关键字参数传递给CustomSelector类的__init__构造函数。例如,这里的cache_dir值会传递给__init__方法的cache_dir参数。
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