大模型训练数据的可视化监控系统

在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。本文介绍如何构建一个数据可视化监控系统，帮助数据科学家实时追踪训练数据分布变化。

核心监控指标

• 数据分布：特征值分布、缺失值比例
• 数据漂移：与基准数据的统计差异
• 异常检测：离群点识别

实现方案

使用Python实现基础监控框架，包含以下组件：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from scipy import stats
import numpy as np

class DataMonitor:
    def __init__(self, baseline_data):
        self.baseline = baseline_data
        self.current = None
    
    def update_data(self, new_data):
        self.current = new_data
        
    def plot_distribution(self, column):
        plt.figure(figsize=(10, 6))
        sns.histplot(self.baseline[column], alpha=0.5, label='Baseline')
        if self.current is not None:
            sns.histplot(self.current[column], alpha=0.5, label='Current')
        plt.legend()
        plt.title(f'Distribution of {column}')
        plt.show()
    
    def detect_drift(self, column):
        # 使用KS检验检测分布变化
        ks_stat, p_value = stats.ks_2samp(
            self.baseline[column].dropna(), 
            self.current[column].dropna()
        )
        return ks_stat, p_value

部署建议

1. 每日定时执行数据快照采集
2. 设置异常阈值告警机制
3. 构建Dashboard展示关键指标

该系统可有效提升数据质量管控效率，是大模型训练数据工程的重要实践。