大模型数据处理的可观测性设计

在大模型训练过程中，数据处理的可观测性设计至关重要。本文将从数据质量监控、特征分布追踪和异常检测三个维度，分享可复现的可观测性实现方案。

1. 数据质量监控 使用pandas-profiling库进行自动化数据质量分析：

import pandas as pd
from pandas_profiling import ProfileReport

df = pd.read_csv('training_data.csv')
profile = ProfileReport(df, title='Data Quality Report')
profile.to_file('data_quality_report.html')

该方案可生成完整的数据质量报告，包括缺失值、重复值、异常值等关键指标。

2. 特征分布追踪 通过特征统计信息监控训练过程中的分布变化：

import numpy as np

def feature_monitor(df, reference_stats):
    current_stats = df.describe()
    for col in df.columns:
        if col in reference_stats:
            diff = abs(current_stats.loc['mean', col] - reference_stats[col]['mean'])
            print(f'{col}: {diff:.4f}')

3. 异常检测机制 基于统计方法实现数据异常检测：

from scipy import stats

# Z-score异常检测
z_scores = np.abs(stats.zscore(df.select_dtypes(include=[np.number])))
outliers = np.where(z_scores > 3)

通过以上可观测性设计，可以有效保障大模型训练数据的稳定性和可靠性。