Lightning-AI/lit-gpt项目：JSON数据模块支持预定义训练测试集分割方案

背景介绍

在机器学习项目中，数据集的划分是模型训练过程中的关键环节。传统的做法是将整个数据集随机划分为训练集、验证集和测试集。然而，在某些场景下，研究人员或工程师需要采用特定的数据集划分方式，例如：

• 确保不同实验使用相同的划分以便结果可比
• 遵循特定领域的数据划分标准
• 处理时间序列数据时需要按时间顺序划分
• 保持类别分布的平衡

Lightning-AI/lit-gpt项目中的JSON数据模块目前仅支持自动划分方式，这限制了用户在某些场景下的使用灵活性。

当前实现分析

现有的JSON数据模块实现具有以下特点：

1. 用户通过--data.json_path参数指定单个JSON文件路径
2. 系统自动使用--test_split_fraction参数指定的比例划分训练集和测试集
3. 划分过程是随机的，每次运行可能产生不同的结果

这种实现方式虽然简单易用，但缺乏对预定义划分方案的支持，这在需要可重复实验或特定划分策略的场景下显得不足。

改进方案设计

新方案将扩展JSON数据模块的功能，使其能够识别并处理预定义的训练/验证集划分。具体设计如下：

文件结构约定

系统将识别以下两种文件结构：

1. 单文件模式（兼容现有方式）

   dataset.json
   

2. 预定义划分模式（新增）

   data_folder/
   ├── train.json
   └── val.json (或test.json)
   

参数设计

保留现有参数--data.json_path，但其行为将根据输入路径的特征自动调整：

• 当路径指向文件时：保持现有行为，自动划分
• 当路径指向目录时：查找目录下的train.json和val.json/test.json

实现逻辑

1. 路径检测阶段：检查输入路径是文件还是目录
2. 文件验证阶段：如果是目录，检查必要的JSON文件是否存在
3. 数据加载阶段：
   • 单文件模式：读取后随机划分
   • 目录模式：分别读取训练和验证文件
4. 错误处理：提供清晰的错误提示，帮助用户正确设置

技术实现要点

实现这一功能需要注意以下几个技术细节：

1. 路径检测逻辑：需要正确处理不同操作系统下的路径表示，确保跨平台兼容性

2. 文件存在性验证：在目录模式下，需要验证必要的JSON文件是否存在，并给出友好的错误提示

3. 向后兼容：确保现有代码和用户脚本不受影响，新功能作为可选扩展

4. 配置验证：当用户同时指定了目录路径和test_split_fraction时，应该给出警告或错误提示，避免混淆

5. 日志输出：在数据加载阶段输出清晰的日志，让用户了解系统采用了哪种划分方式

应用场景示例

这一改进将支持更多灵活的使用场景：

场景1：可重复研究 研究人员可以固定训练集和测试集，确保不同实验间的可比性

场景2：领域标准划分 某些领域数据集有标准划分方案，如GLUE基准测试中的MNLI数据集

场景3：特殊采样需求 当数据需要按特定规则采样（如时间顺序、类别平衡）时，可以预先准备好划分

场景4：多阶段验证 支持用户准备多个验证集（如val.json和test.json）用于不同目的的评估

总结

通过对Lightning-AI/lit-gpt项目中JSON数据模块的这项改进，用户将获得更大的灵活性来控制数据划分策略。这一变化既保留了原有的简单用法，又增加了对预定义划分方案的支持，使工具能够适应更广泛的机器学习应用场景。实现时需要注意保持向后兼容性，并提供清晰的文档说明新的使用方式。