数据集构建自动化流程

数据集构建自动化流程

在大模型训练中，数据集构建是决定模型性能的关键环节。本文将分享一个可复现的数据集自动化构建流程，涵盖数据清洗、特征工程和质量控制等核心步骤。

核心流程概述

1. 数据接入与预处理：通过统一接口接入多种数据源
2. 自动化清洗：基于规则和统计方法进行数据质量检查
3. 特征提取与转换：批量生成模型所需特征
4. 数据验证：确保数据集符合训练要求

可复现步骤

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 1. 数据加载
raw_data = pd.read_csv('raw_dataset.csv')

# 2. 自动清洗函数
def clean_data(df):
    # 移除重复值
    df = df.drop_duplicates()
    
    # 处理缺失值
    df = df.fillna(method='ffill')
    
    # 异常值检测（基于IQR）
    Q1 = df.quantile(0.25)
    Q3 = df.quantile(0.75)
    IQR = Q3 - Q1
    df = df[~((df < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (df > (Q3 + 1.5 * IQR))).any(axis=1)]
    
    return df

# 3. 特征工程
scaler = StandardScaler()
cleaned_data = clean_data(raw_data)
features = scaler.fit_transform(cleaned_data.drop(['target'], axis=1))

# 4. 数据验证
assert len(cleaned_data) > 0, "数据集不能为空"
assert features.shape[1] == len(cleaned_data.columns) - 1, "特征维度不匹配"

关键要点

• 建议使用配置文件管理清洗规则
• 配置自动化监控告警机制
• 保持数据处理逻辑的可追溯性

该流程可通过CI/CD管道实现，确保每次数据更新都能自动完成处理。