大模型训练数据清洗效率提升技巧

大模型训练数据清洗效率提升技巧

在大模型训练过程中，数据清洗是至关重要的环节。本文分享几个实用的效率提升技巧。

1. 使用 Pandas 进行批量数据清洗

import pandas as pd

df = pd.read_csv('large_dataset.csv')
# 批量删除空值行
 df.dropna(inplace=True)
# 批量替换异常值
 df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan, inplace=True)
 df.fillna(method='mean', inplace=True)

2. 利用 Dask 处理大数据集

import dask.dataframe as dd

df = dd.read_csv('huge_dataset.csv')
# 并行处理数据清洗
result = df.dropna().compute()

3. 自动化数据质量检查

import pandas as pd

def quality_check(df):
    checks = {
        'missing_values': df.isnull().sum().sum(),
        'duplicates': df.duplicated().sum(),
        'data_types': df.dtypes
    }
    return checks

这些方法能显著提升数据清洗效率，建议根据数据规模选择合适方案。