大模型数据集版本管理

大模型数据集版本管理：从混乱到有序的实践指南

在大模型训练过程中，数据集版本管理是确保实验可复现性和项目稳定性的关键环节。本文将分享一套实用的版本管理策略和工具。

常见问题与挑战

• 数据集频繁更新导致实验结果不可复现
• 多个团队成员同时修改数据集造成混乱
• 缺乏清晰的版本历史记录，难以追踪变更

解决方案：Git LFS + 自定义脚本

# 1. 初始化Git仓库并安装LFS
mkdir model-dataset && cd model-dataset
git init
git lfs install

# 2. 配置大文件跟踪
.gitattributes 文件内容：
*.csv filter=lfs
*.json filter=lfs
*.parquet filter=lfs

# 3. 创建版本控制脚本 version_manager.py
```python
import os
import shutil
from datetime import datetime

class DatasetVersionManager:
    def __init__(self, base_path):
        self.base_path = base_path
        
    def create_version(self, version_name):
        timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
        version_dir = f"{self.base_path}/versions/{version_name}_{timestamp}"
        os.makedirs(version_dir, exist_ok=True)
        
        # 复制当前数据集到版本目录
        for item in os.listdir(self.base_path):
            if item != 'versions':
                src = os.path.join(self.base_path, item)
                dst = os.path.join(version_dir, item)
                if os.path.isdir(src):
                    shutil.copytree(src, dst)
                else:
                    shutil.copy2(src, dst)
        
        print(f"版本 {version_name} 创建成功")

# 使用示例
manager = DatasetVersionManager("./data")
manager.create_version("preprocessing_v1")

最佳实践建议

1. 为每次重大数据变更创建版本标签
2. 定期备份重要版本
3. 建立团队内部的版本命名规范

通过这套方案，可以有效避免数据集管理混乱问题，确保大模型训练项目的稳定性。