数据预处理流水线错误恢复机制

在大模型训练中，数据预处理流水线的错误恢复机制至关重要。本文将对比两种主流的数据恢复方案：手动重试和自动恢复机制。

手动重试方案

适用于小规模数据集，通过检查点机制实现。使用Python代码示例：

import pandas as pd
from pathlib import Path

def manual_retry_pipeline(data_path, checkpoint_path):
    # 从检查点恢复
    if Path(checkpoint_path).exists():
        df = pd.read_csv(checkpoint_path)
        start_idx = len(df)
    else:
        df = pd.DataFrame()
        start_idx = 0
    
    # 继续处理剩余数据
    for i in range(start_idx, total_records):
        try:
            processed_data = process_record(raw_data[i])
            df = pd.concat([df, processed_data], ignore_index=True)
            if i % 1000 == 0:  # 定期保存检查点
                df.to_csv(checkpoint_path, index=False)
        except Exception as e:
            print(f"错误记录 {i}: {e}")
            continue
    return df

自动恢复方案

使用Dask或Ray等分布式计算框架实现。核心思想是：

• 每个任务失败后自动重试3次
• 失败记录单独存储
• 采用幂等性设计避免重复处理

对比分析

在实际应用中，建议根据数据量和错误频率选择合适的恢复策略。对于大规模数据处理，推荐使用自动恢复机制。