数据管道监控指标体系设计
在大模型训练过程中，数据管道的稳定性直接决定了模型效果。本文将从特征工程角度出发，构建一套可复现的监控指标体系。
核心监控指标
- 数据完整性指标：
import pandas as pd
import numpy as np
def check_data_completeness(df):
completeness = (df.count() / len(df)) * 100
return completeness
- 特征分布稳定性：
from scipy import stats
def distribution_stability(train_data, new_data):
ks_test = stats.ks_2samp(train_data, new_data)
return ks_test.statistic, ks_test.pvalue
- 数据质量评分：
def quality_score(df):
# 计算缺失值、异常值等指标
missing_rate = df.isnull().sum() / len(df)
outlier_count = df.select_dtypes(include=[np.number]).apply(lambda x: (x > x.quantile(0.95)).sum())
return 1 - (missing_rate.mean() + outlier_count.mean()/len(df))
实施建议
建议在特征工程阶段就集成监控逻辑，通过定期对比训练集与生产环境数据的分布差异来及时发现数据漂移问题。
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