大模型数据质量监控体系

大模型数据质量监控体系

在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。本文将构建一套完整的数据质量监控体系，涵盖关键指标监控和自动化告警机制。

核心监控指标

1. 数据完整性：检查缺失值比例

import pandas as pd
import numpy as np

def check_data_completeness(df):
    missing_ratio = df.isnull().sum() / len(df)
    return missing_ratio

2. 数据一致性：验证数据类型和范围

# 检查数值型字段范围
numeric_columns = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
for col in numeric_columns:
    print(f'{col}: min={df[col].min()}, max={df[col].max()}')

3. 数据分布稳定性：监控训练/验证集分布

from scipy import stats
# KS检验比较分布差异
ks_stat, p_value = stats.ks_2samp(train_data, val_data)

自动化监控流程

1. 建立监控基线：定期计算上述指标并记录
2. 设置阈值告警：如缺失率超过5%触发警告
3. 可视化展示：使用matplotlib绘制指标变化趋势图

通过建立这套体系，能够及时发现数据质量问题，保障大模型训练效果。