张工：嘿，李工！最近咱们的大模型训练任务一直卡在数据预处理上，你觉得问题出在哪里？
李工：嗯，我猜可能是数据质量问题。咱们的数据治理平台有没有发挥作用呢？
张工：确实有，但我觉得它还可以更智能些。比如，我们得确保数据清洗步骤更高效。
李工：那我们可以从数据治理平台入手，先检查一下数据质量。这是我的代码片段：
def check_data_quality(data):
if data.isnull().sum() > 0:
print("存在缺失值，请处理")
if data.duplicated().sum() > 0:
print("存在重复值，请去重")
return data
张工：不错！不过，我认为还需要对数据进行归一化处理，这有助于提升模型性能。
李工：好主意！我们可以用scikit-learn库来实现归一化。这是我的代码：
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
normalized_data = scaler.fit_transform(data)
张工：太棒了！这样我们的数据就干净且标准化了。接下来，我们要如何监控大模型训练过程呢？
李工：可以通过日志记录和性能监控工具。比如，使用TensorBoard来观察训练指标。
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
writer = SummaryWriter('logs')
for epoch in range(epochs):
# 训练逻辑
writer.add_scalar('Loss/train', loss.item(), epoch)
张工：这样一来，我们就实现了数据治理与模型训练的无缝衔接。看来数据治理平台确实是关键。
李工：没错，数据是模型的基础。只要数据质量高，模型效果自然不会差。
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