模型部署前数据完整性检查

模型部署前数据完整性检查

在大模型训练和部署过程中，数据完整性是确保模型性能和可靠性的关键环节。本文将分享一套完整的数据完整性检查流程，帮助数据工程师在模型部署前识别潜在问题。

核心检查项

1. 缺失值检测

import pandas as pd
import numpy as np

def check_missing_data(df):
    missing_data = df.isnull().sum()
    missing_percent = (missing_data / len(df)) * 100
    missing_df = pd.DataFrame({'Missing Count': missing_data, 'Missing Percent': missing_percent})
    return missing_df[missing_df['Missing Count'] > 0]

2. 重复数据识别

# 检查完全重复的行
duplicate_rows = df.duplicated()
print(f"重复行数量: {duplicate_rows.sum()}")

# 检查特定列组合的重复
key_columns = ['user_id', 'timestamp']
duplicate_keys = df.duplicated(subset=key_columns)

3. 数据类型验证

# 检查关键字段的数据类型
required_types = {'user_id': 'int64', 'score': 'float64', 'category': 'object'}
for col, expected_type in required_types.items():
    if df[col].dtype != expected_type:
        print(f"{col} 类型不匹配: {df[col].dtype} vs {expected_type}")

实施建议

• 建立自动化检查脚本，在数据预处理阶段自动执行
• 设置阈值告警机制，如缺失率超过5%时触发警告
• 保留检查日志，便于问题追溯和模型版本管理

通过系统性地执行这些检查，可以显著降低模型部署后的数据质量问题风险。