LLM数据处理算法提供了对数据样本进行编辑和转换、过滤低质量样本、识别和删除重复样本等功能。您可以根据实际需求组合不同的算法，从而过滤出合适的数据并生成符合要求的文本，方便为后续的LLM训练提供优质的数据。本文以开源Alpaca-Cot中的少量数据为例，为您介绍如何使用PAI提供的大模型数据处理组件，对SFT数据进行数据清洗和处理。
数据集说明
本文Designer中“LLM大语言模型数据处理-Alpaca-Cot（sft数据）”预置模板用的数据集为开源项目Alpaca-CoT的原始数据中抽取的5000个样本数据。
创建并运行工作流
进入Designer页面。
登录PAI控制台。
在顶部左上角根据实际情况选择地域。
在左侧导航栏选择工作空间列表，单击指定工作空间名称，进入对应工作空间。
在左侧导航栏选择模型开发与训练 > 可视化建模（Designer），进入Designer页面。
创建工作流。
在预置模板页签下，选择业务领域 > LLM 大语言模型，单击LLM大语言模型数据处理-Alpaca-Cot (sft数据）模板卡片上的创建。
配置工作流参数（或保持默认），单击确定。
在工作流列表，选择已创建的工作流，单击进入工作流。
工作流说明：
工作流中关键算法组件说明：
LLM-MD5去重（MaxCompute）-1
计算“text”字段文本哈希值，并去除重复的文本（哈希值相同的文本仅保留一个）。
LLM-计数过滤（MaxCompute）-1
将“text”字段中不符合数字和字母字符个数或占比的样本去除。SFT数据集中大部分字符都由字母和数字组成，通过该组件可以去除部分脏数据。
LLM-N-Gram重复比率过滤（MaxCompute）-1
根据“text”字段的字符级N-Gram重复比率进行样本过滤，即将文本里的内容按照字符进行大小为N的滑动窗口操作，形成了长度为N的片段序列。每一个片段称为gram，对所有gram的出现次数进行统计。最后统计
频次大于1的gram的频次总和 / 所有gram的频次总和两者比率作为重复比率进行样本过滤。LLM-敏感词过滤（MaxCompute）-1
使用系统预置敏感词文件过滤“text”字段中包含敏感词的样本。
LLM-长度过滤（MaxCompute）-1
根据“text”字段的长度和对应最大行长度进行样本过滤。最大行长度基于换行符
\n分割样本。LLM-文章相似度去重（MaxCompute）-1
根据设置的Jaccard相似度和Levenshtein距离阈值去除相似的样本。
运行工作流。
运行结束后，右键单击写数据表-1组件，选择查看数据 > 输出，查看经过上述所有组件处理后的样本。
相关参考
LLM算法组件详细说明，请参见LLM数据处理（MaxCompute）。
在完成数据处理后，您可以使用PAI平台提供的一系列大模型组件（包括数据处理组件、训练组件以及推理组件），来实现大模型从开发到使用的端到端流程。详情请参见LLM大语言模型端到端链路：数据处理+模型训练+模型推理。