数据预处理阶段的性能监控机制设计

在大模型训练流程中，数据预处理阶段往往占据整个训练时间的30-50%，因此建立有效的性能监控机制至关重要。

监控指标体系

import time
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

class DataPreprocessingMonitor:
    def __init__(self):
        self.metrics = {}
        
    def monitor(self, func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            start_time = time.time()
            result = func(*args, **kwargs)
            end_time = time.time()
            
            # 记录处理时间
            self.metrics['processing_time'] = end_time - start_time
            # 记录数据量变化
            if isinstance(result, pd.DataFrame):
                self.metrics['data_rows'] = len(result)
                self.metrics['data_cols'] = len(result.columns)
            
            return result
        return wrapper

实施步骤

建立监控装饰器：使用Python装饰器模式包装关键预处理函数
数据质量检查：集成缺失值、异常值检测
性能基线设置：为不同数据规模设定合理的时间阈值

关键代码示例

monitor = DataPreprocessingMonitor()

@monitor.monitor
def clean_data(df):
    # 数据清洗逻辑
    df_cleaned = df.dropna()
    return df_cleaned

# 使用监控装饰器
result = clean_data(your_dataframe)
print(f"处理时间: {monitor.metrics['processing_time']}秒")