大模型数据治理框架设计与实现

大模型数据治理框架设计与实现

在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。本文将介绍一个可复用的大模型数据治理框架设计与实现方法。

框架架构

数据源 → 数据清洗 → 特征工程 → 数据验证 → 数据存储

核心组件实现

1. 数据清洗模块（Python示例）：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

def clean_data(df):
    # 删除重复值
    df = df.drop_duplicates()
    # 处理缺失值
    df = df.fillna(df.mean())
    # 异常值检测（Z-score）
    z_scores = np.abs(stats.zscore(df.select_dtypes(include=[np.number])))
    df = df[z_scores < 3]
    return df

2. 特征工程模块：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

def feature_engineering(texts):
    # 文本向量化
    vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=10000, stop_words='english')
    features = vectorizer.fit_transform(texts)
    return features

3. 数据验证机制：

# 数据质量检查
quality_check = {
    'missing_rate': df.isnull().sum() / len(df),
    'data_type': df.dtypes,
    'unique_count': df.nunique()
}

实施建议

1. 建立数据血缘追踪机制
2. 设置自动化质量监控告警
3. 定期进行数据质量评估

该框架已在多个大模型项目中验证，具有良好的可复用性。