数据清洗工具的持续集成部署

在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。本文将分享如何构建一个自动化数据清洗工具的CI/CD流水线。

环境准备

首先创建基础环境：

# 创建虚拟环境
python -m venv data-cleaning-env
source data-cleaning-env/bin/activate  # Linux/Mac
# 或 data-cleaning-env\Scripts\activate  # Windows

# 安装依赖
pip install pandas numpy scikit-learn pytest pytest-cov

构建清洗流水线

创建 clean_pipeline.py：

import pandas as pd
import numpy as np

def clean_data(df):
    # 删除重复行
    df = df.drop_duplicates()
    
    # 处理缺失值
    df = df.fillna(method='ffill')  # 前向填充
    
    # 异常值检测（基于IQR方法）
    numeric_cols = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
    for col in numeric_cols:
        Q1 = df[col].quantile(0.25)
        Q3 = df[col].quantile(0.75)
        IQR = Q3 - Q1
        lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
        upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
        df[col] = df[col].clip(lower=lower_bound, upper=upper_bound)
    
    return df

CI/CD配置

创建 .github/workflows/ci.yml：

name: Data Cleaning Pipeline

on: [push, pull_request]

jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - uses: actions/checkout@v3
    - name: Set up Python
      uses: actions/setup-python@v4
      with:
        python-version: '3.9'
    - name: Install dependencies
      run: |
        pip install -r requirements.txt
    - name: Run tests
      run: |
        pytest tests/

自动化测试

编写测试用例 tests/test_clean.py：

import pandas as pd
import numpy as np
from clean_pipeline import clean_data

def test_clean_data():
    # 创建测试数据
    data = {
        'A': [1, 2, np.nan, 4],
        'B': [10, 20, 30, 40]
    }
    df = pd.DataFrame(data)
    
    # 执行清洗
    cleaned_df = clean_data(df)
    
    # 验证结果
    assert not cleaned_df.isnull().any().any()

通过以上配置，可以实现数据清洗工具的自动化测试和持续集成。建议将此流程集成到你的数据工程管道中。

FunnyPiper · 2026-01-08T10:24:58

别看CI/CD流水线写得花里胡哨，真正落地时才发现，数据清洗的‘自动化’背后是无数个潜在的业务逻辑陷阱。你填充缺失值用的是前向填充，但面对时间序列数据，这可能让模型学到虚假的趋势。建议加个字段类型校验和业务规则检查，别让自动化成了数据漂移的帮凶。

WarmCry · 2026-01-08T10:24:58

环境隔离和依赖管理才是CI/CD的坑点。虚拟环境跑得好好的，一到生产环境就报错，问题很可能出在版本兼容性上。我见过太多项目因为没锁定pandas、numpy版本导致部署失败，建议用lock文件+容器化来规避风险。

绮丽花开 · 2026-01-08T10:24:58

流水线里加单元测试是必须的，但别只测覆盖率，得测‘数据质量’本身。比如异常值处理后是否破坏了原始分布，清洗后的数据是否还能支撑下游模型训练。建议设计一些‘数据回归’测试用例，确保清洗逻辑不会无感知地改变业务含义。

数据清洗工具的持续集成部署