数据预处理阶段的性能监控体系

在大模型训练中，数据预处理阶段的性能监控是确保训练效率和模型质量的关键环节。本文将构建一套完整的性能监控体系，涵盖数据清洗、特征工程等核心步骤。

核心监控指标

首先定义关键性能指标：

• 数据清洗时间：从原始数据到清洗后数据的耗时
• 特征提取效率：单条样本的特征计算时间
• 内存占用峰值：预处理过程中的内存使用情况
• 数据质量评分：基于缺失值、异常值等的综合评估

实施方案

import pandas as pd
import numpy as np
from memory_profiler import profile
import time

class DataMonitor:
    def __init__(self):
        self.metrics = {}
        
    @profile
    def preprocess_with_monitoring(self, df):
        start_time = time.time()
        start_memory = self.get_memory_usage()
        
        # 数据清洗步骤
        df_clean = df.dropna()  # 示例清洗
        
        # 特征工程
        df_clean['new_feature'] = df_clean['feature1'] * df_clean['feature2']
        
        end_time = time.time()
        end_memory = self.get_memory_usage()
        
        self.metrics = {
            'processing_time': end_time - start_time,
            'memory_increase': end_memory - start_memory,
            'data_quality': self.calculate_quality(df_clean)
        }
        
        return df_clean
    
    def get_memory_usage(self):
        # 获取当前内存使用情况
        import psutil
        return psutil.virtual_memory().used / (1024 ** 2)  # MB
    
    def calculate_quality(self, df):
        missing_ratio = df.isnull().sum().sum() / (df.shape[0] * df.shape[1])
        return 1 - missing_ratio

可复现步骤

1. 使用memory_profiler装饰器监控内存使用
2. 通过time.time()记录处理时间
3. 集成数据质量评估函数
4. 定期输出监控报告，形成性能基线

这套体系能够有效识别预处理瓶颈，为大模型训练提供稳定的数据支持。