数据预处理阶段的监控告警机制

在大模型训练的数据预处理阶段，建立有效的监控告警机制至关重要。本文将分享一套实用的监控方案，帮助数据科学家及时发现数据质量问题。

核心监控指标

数据分布变化检测：使用Kolmogorov-Smirnov检验对比训练集与验证集的分布差异
异常值检测：基于IQR方法识别离群点
缺失值监控：跟踪各字段缺失比例的变化趋势

代码实现步骤

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

def monitor_data_distribution(df_train, df_val):
    # K-S检验对比分布差异
    ks_stats = {}
    for col in df_train.columns:
        if df_train[col].dtype != 'object':
            ks_stat, p_value = stats.ks_2samp(df_train[col], df_val[col])
            ks_stats[col] = {'ks_stat': ks_stat, 'p_value': p_value}
    return ks_stats

# 实施监控告警
monitor_results = monitor_data_distribution(train_df, val_df)
for col, result in monitor_results.items():
    if result['ks_stat'] > 0.1 and result['p_value'] < 0.05:
        print(f'警告：{col}字段分布显著变化')

告警阈值设置建议：KS统计量>0.1且p值<0.05时触发告警，确保模型训练稳定性。