数据清洗工具的集成部署实践
在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。本文将对比分析几种主流数据清洗工具的集成部署方案。
工具对比：Pandas vs Polars vs DuckDB
Pandas作为传统选择，适合中小规模数据（<1GB）:
import pandas as pd
# 基础清洗流程
df = pd.read_csv('data.csv')
df.dropna(inplace=True)
df['text'] = df['text'].str.strip()
df = df[df['length'] > 10]
Polars在处理大规模数据时性能优势明显:
import polars as pl
# 高效清洗
pl_df = pl.read_csv('data.csv')
pl_df = pl_df.filter(pl.col('text').is_not_null())
pl_df = pl_df.with_columns(pl.col('text').str.strip())
DuckDB适合复杂查询场景:
-- 创建表并清洗数据
CREATE TABLE clean_data AS
SELECT *
FROM read_csv_auto('data.csv')
WHERE text IS NOT NULL AND LENGTH(text) > 10;
部署实践建议
建议采用容器化部署，使用Docker组合Pandas + Polars:
FROM python:3.9-slim
RUN pip install pandas polars numpy
COPY . /app
WORKDIR /app
CMD ["python", "clean_data.py"]
在特征工程环节，建议将清洗后的数据按字段类型分组处理，确保训练数据一致性。
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