模型部署前数据验证

模型部署前数据验证踩坑记录

最近在准备一个大模型部署项目时，发现了一个令人头疼的问题：训练数据和生产数据存在分布偏差。这个问题如果不及时发现，很可能导致模型上线后表现惨淡。

问题重现

我们使用了标准的数据验证流程：

import pandas as pd
from scipy import stats

def validate_data_distribution(train_df, prod_df):
    # 检查数值特征分布差异
    for col in train_df.select_dtypes(include=['number']).columns:
        _, p_value = stats.ks_2samp(train_df[col], prod_df[col])
        if p_value < 0.05:
            print(f"警告：{col} 特征在训练集和生产集间分布差异显著")

实际踩坑经历

1. 特征工程陷阱：我们对训练集做了标准化处理，但忘记在生产数据上应用相同的变换。
2. 时间序列偏差：生产数据包含新出现的季节性模式。
3. 数据漂移检测失败：简单的均值方差对比无法发现复杂分布变化。

复现步骤

1. 准备训练集和生产集数据
2. 运行上述分布检验代码
3. 对异常特征进行深入分析
4. 重新构建验证流程，加入时间窗口检查

解决方案

建议增加自动化监控机制，建立数据漂移预警系统。记住：部署前的验证比任何模型调优都重要！