在大模型训练中，数据集的增量更新是一个常见且关键的需求。本文将分享一种可复现的增量更新策略，适用于大规模数据集。
核心思路
增量更新的核心在于：保留原有数据结构，仅添加新数据，并确保数据一致性。我们采用分层处理的方式，先处理新增数据，再合并到现有数据集中。
实施步骤
- 数据预处理阶段：
import pandas as pd
# 加载新旧数据集
new_data = pd.read_parquet('new_dataset.parquet')
old_data = pd.read_parquet('old_dataset.parquet')
# 数据清洗与标准化
new_data = new_data.dropna()
new_data = new_data[new_data['text'].str.len() > 10]
- 去重处理：
# 合并数据集并去重
combined = pd.concat([old_data, new_data], ignore_index=True)
combined = combined.drop_duplicates(subset=['id'], keep='first')
- 特征工程适配：
# 新增特征列
combined['new_feature'] = combined['text'].apply(lambda x: len(x.split()))
# 保存更新后数据集
combined.to_parquet('updated_dataset.parquet')
注意事项
- 确保ID字段唯一性以避免重复
- 保持特征一致性，新数据需符合原有特征维度
- 大规模数据建议使用分布式处理框架如Spark或Dask
最佳实践
为保证更新质量，建议建立自动化管道：
- 定期检查新增数据质量
- 建立数据变更日志
- 设置回滚机制以应对异常情况
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