数据清洗流程的可重复性保障

在大模型训练数据工程中，数据清洗是确保模型质量的关键环节。然而，许多团队在实际操作中面临清洗流程不可重复的问题，导致同一数据集在不同时间点处理结果不一致。

核心问题

数据清洗流程的不可重复性主要来源于：

1. 人工操作依赖性强
2. 缺乏标准化的处理步骤
3. 没有版本控制机制
4. 依赖环境配置差异

可复现解决方案

1. 构建可复现的数据清洗流水线

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import logging

# 设置日志记录
def setup_logging():
    logging.basicConfig(level=logging.INFO,
                     format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

# 数据清洗类
clss DataCleaner:
    def __init__(self):
        self.scaler = StandardScaler()
        self.logger = logging.getLogger(__name__)
        
    def clean_data(self, df):
        # 1. 处理缺失值
        df = df.fillna(df.mean())
        
        # 2. 异常值检测
        Q1 = df.quantile(0.25)
        Q3 = df.quantile(0.75)
        IQR = Q3 - Q1
        df = df[~((df < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (df > (Q3 + 1.5 * IQR))).any(axis=1)]
        
        # 3. 标准化处理
        df_scaled = self.scaler.fit_transform(df)
        return pd.DataFrame(df_scaled, columns=df.columns)

2. 版本控制与配置管理

通过配置文件管理清洗参数：

# config.yaml
preprocessing:
  missing_value_strategy: "mean"
  outlier_method: "iqr"
  scaling: "standard"
  random_seed: 42

3. 环境一致性保障

使用Docker容器化部署，确保运行环境一致。

最佳实践建议

• 建立标准化的清洗流程文档
• 使用Git版本控制清洗脚本
• 定期进行回归测试验证清洗效果
• 构建数据质量监控体系