构建数据质量监控体系的技术要点

构建数据质量监控体系的技术要点

在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。本文将分享构建数据质量监控体系的关键技术要点。

数据质量评估维度

数据质量监控应涵盖以下维度：

• 完整性：检查缺失值、空值比例
• 一致性：验证数据格式、编码统一性
• 准确性：通过领域知识校验数据合理性
• 时效性：确保数据更新及时性

核心监控指标

import pandas as pd
import numpy as np

def quality_report(df):
    report = {
        'total_rows': len(df),
        'missing_values': df.isnull().sum().to_dict(),
        'missing_percentage': (df.isnull().sum() / len(df) * 100).to_dict(),
        'duplicates': df.duplicated().sum(),
        'data_types': df.dtypes.to_dict()
    }
    return report

自动化监控流程

建立定期自动化检查机制，包括：

1. 数据导入时的实时校验
2. 定期批量质量报告生成
3. 异常值自动标记和告警

通过构建这样的监控体系，可以显著提升大模型训练数据的可靠性。