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LLM-Sanitizer-Pro:面向 LLM 训练与微调的数据清洗与 PII 脱敏流水线

Yog-Sotho/LLM-Sanitizer-Pro · Production-grade, modular dataset sanitization, PII redaction, and curation pipeline for LLM training and fine-tuning.

LLM-Sanitizer-Pro 是一个模块化的数据集清洗与治理流水线,面向 LLM 训练和微调场景。它支持多种数据格式的流式读写(JSONL、JSON、CSV/TSV、TXT、Parquet、Excel 及 gzip 变体)以及直接从 Hugging Face Hub 读取数据集,提供基于正则验证的高级 PII 脱敏(邮箱、URL、电话、信用卡、IBAN、SSN、IP 地址等),并可选接入 NER 后端(spaCy、transformers 或 GLiNER2-PII)识别姓名、地点、机构等结构化 PII,支持令牌替换、部分掩码和稳定假名化三种模式。此外还包含密钥检测与脱敏、三档去重(SHA-256 精确去重、MinHash 模糊近重复、语义近重复)、质量评分与内容过滤、语言过滤、预训练规则过滤、基准测试去污染、ChatML/Instruct 格式转换与对话校验、数据集切分与分片、可恢复的断点续跑、多进程并行处理以及 HTML 审计报告生成等能力。

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PET-I Explanation Data:用诊断名与症状生成带检索依据的宠物犬眼病说明文与 SFT 训练数据

ho72/pet-i-explanation-data · 진단명·증상과 검색 근거로 설명형 SFT 데이터를 만드는 Python 파이프라인 | dry-run · 오류 분리 · 테스트/CI

该项目是一个 Python 数据生成流水线,用于为 PET-I 宠物犬眼病 VLM 诊断服务准备解释型训练数据。它读取 CSV 或 JSON 中给定的诊断名与症状,收集疾病相关的本地文档以及可选的 DuckDuckGo、Wikipedia 网络检索结果,并交给教师 LLM(GPT-4o)生成四个方面的说明文本,输出带有 service 说明文和 sft 对话记录的训练数据。项目本身不分析图像或判断疾病,image_path 仅用于生成输入标识。

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