大模型训练数据的版本控制策略

大模型训练数据的版本控制策略

在大模型训练过程中，数据版本管理是确保实验可复现性和项目可维护性的关键环节。本文将分享一套实用的数据版本控制策略。

核心原则

1. 数据不可变性：一旦数据被标记为某个版本，就不能修改，只能通过创建新版本来更新
2. 元数据追踪：记录每次数据变更的详细信息，包括变更人、时间、原因等
3. 自动化流程：通过脚本实现数据版本的自动管理

实施方案

使用Git LFS + 自定义脚本的方式进行版本控制：

# 初始化数据目录
mkdir data/raw data/processed

# 添加数据到版本控制
git lfs track "data/raw/*.csv"
git add .gitattributes

# 创建版本函数
create_version() {
  local version=$1
  local timestamp=$(date +%Y%m%d_%H%M%S)
  cp -r data/processed data/version_${version}_${timestamp}
  echo "Version ${version} created at ${timestamp}"
}

实际应用示例

import pandas as pd
import hashlib

class DataVersionManager:
    def __init__(self, data_path):
        self.data_path = data_path
        
    def hash_data(self, df):
        return hashlib.md5(pd.util.hash_pandas_object(df).values).hexdigest()
        
    def save_with_version(self, df, version):
        # 保存数据并记录哈希值
        filename = f"{self.data_path}/data_v{version}.parquet"
        df.to_parquet(filename)
        
        # 记录版本信息
        with open(f"{self.data_path}/version_info.txt", "a") as f:
            f.write(f"{version}: {self.hash_data(df)}\n")

该策略确保了大模型训练数据的完整性和可追溯性，为后续的数据清洗和特征工程工作奠定基础。