模型训练前的数据质量监控系统设计与实现方案

模型训练前的数据质量监控系统设计与实现方案

在大模型训练中，数据质量直接影响模型性能。本文介绍一个可复现的数据质量监控系统设计方案。

核心监控指标

import pandas as pd
import numpy as np

def data_quality_report(df):
    report = {
        'shape': df.shape,
        'missing_ratio': df.isnull().sum() / len(df),
        'duplicate_rows': df.duplicated().sum(),
        'numeric_stats': df.describe(),
        'categorical_uniques': df.nunique()
    }
    return report

实施步骤

1. 数据加载后立即执行质量检查
2. 设置阈值告警机制（如缺失率>5%）
3. 自动化报告生成与邮件通知

可复现代码示例

# 加载数据
df = pd.read_csv('dataset.csv')

# 执行质量检查
quality_report = data_quality_report(df)

# 生成报告
for key, value in quality_report.items():
    print(f'{key}: {value}')

该方案可有效预防数据质量问题影响模型训练效果。