模型训练数据集管理踩坑记录

最近在大模型训练中遇到了数据集管理的噩梦，分享一下踩坑经历。

问题背景

训练一个文本分类模型时，发现模型效果远不如预期。经过排查，发现问题出在数据集管理上。

踩坑过程

1. 数据集版本混乱

最初没有建立清晰的数据版本控制，导致训练时使用了不同时间点的混合数据，造成训练不稳定。

2. 缺乏数据清洗标准

未制定统一的数据清洗流程，部分数据存在重复、格式不一致等问题。

解决方案与可复现步骤

# 1. 建立数据集版本管理
import os
import shutil
from datetime import datetime

def backup_dataset(src_path, dataset_name):
    timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
    backup_name = f"{dataset_name}_backup_{timestamp}"
    shutil.copytree(src_path, backup_name)
    print(f"数据集已备份到: {backup_name}")

# 2. 数据清洗标准化
import pandas as pd

def clean_dataset(df):
    # 去重
    df = df.drop_duplicates()
    # 清理空值
    df = df.dropna()
    # 统一格式
    df['text'] = df['text'].str.strip()
    return df

# 3. 数据集版本控制示例
train_df = pd.read_csv('train_data.csv')
clean_train = clean_dataset(train_df)
backup_dataset('train_data.csv', 'cleaned_train')
clean_train.to_csv('clean_train_data.csv', index=False)

总结

数据集管理是模型训练成功的基础，建议建立标准的版本控制和清洗流程，避免后期返工。

参考资料

• 大模型训练数据处理最佳实践
• 数据工程与特征工程社区经验分享