数据预处理阶段的错误处理机制设计

数据预处理阶段的错误处理机制设计

在大模型训练的数据工程实践中，预处理阶段的错误处理往往被忽视，但却是决定模型效果的关键环节。本文分享一个典型的踩坑经历及解决方案。

问题场景

在处理一个包含10万条文本数据的语料库时，我们发现模型训练效果异常，loss曲线震荡剧烈。通过调试发现，问题出在数据清洗环节的错误处理不当上。

复现步骤

1. 原始数据读取：使用pandas读取CSV文件，其中某些字段包含空值或特殊字符
2. 文本清洗：直接对文本进行lower()和strip()操作，未考虑None值
3. 特征提取：使用BERT tokenizer时抛出异常

错误代码示例

import pandas as pd
from transformers import BertTokenizer

df = pd.read_csv('data.csv')
# 错误的处理方式
for idx, row in df.iterrows():
    text = row['content'].lower().strip()  # 当content为None时会报错
    tokens = tokenizer(text)

正确的错误处理机制

import pandas as pd
from transformers import BertTokenizer
import logging

# 初始化日志记录器
logging.basicConfig(level=logging.WARNING)
logger = logging.getLogger(__name__)

# 安全的数据清洗函数
def safe_clean_text(text):
    if pd.isna(text) or text is None:
        logger.warning(f"发现空值，跳过处理")
        return None
    try:
        return str(text).lower().strip()
    except Exception as e:
        logger.error(f"文本清洗失败: {e}")
        return None

# 主处理流程
for idx, row in df.iterrows():
    clean_text = safe_clean_text(row['content'])
    if clean_text is not None:
        tokens = tokenizer(clean_text)
    else:
        # 可选择跳过或填充默认值
        continue

关键建议

1. 始终使用pd.isna()检查空值
2. 为每个数据处理步骤添加异常捕获
3. 记录详细的错误日志便于追踪
4. 建立数据质量监控机制，及时发现数据异常