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利用 ms-swift 与 MyBatisPlus 实现训练日志的高效分页管理

在当前大模型研发日益工程化的背景下，一个看似不起眼却极为关键的问题正逐渐浮出水面：如何高效查看和分析动辄上TB的训练日志？

我们都知道，现代AI训练不再是单机脚本跑通就完事的过程。从Qwen、Llama到多模态模型，一次分布式训练可能持续数天，生成数千万条日志记录——包含每步的loss、学习率、显存占用、吞吐量等指标。这些数据如果还停留在“tail -f+grep”的时代，不仅效率低下，更谈不上系统性分析与团队协作。

更现实的挑战是：当你的同事问你“上次那个微调任务第5000步时GPU显存是不是飙到了20G？”你真的能快速回答吗？

这正是本文要解决的核心问题。通过整合ms-swift 的结构化日志输出能力与MyBatisPlus 的智能分页机制，我们可以构建一套真正可用的“训练可观测性”系统，让海量日志变得可查、可滤、可分页、可追溯。

让训练日志走出“黑箱”

传统做法中，训练日志通常以纯文本或JSON流形式写入文件，后续分析依赖离线脚本处理。这种方式有几个致命缺陷：

• 文件过大无法直接打开（10GB+很常见）；
• 查询特定条件需全量加载，内存爆炸；
• 多人协作时难以共享状态，容易重复排查相同问题；
• 缺乏统一接口，前端展示困难。

而企业级MLOps平台的需求早已超越“能跑就行”。我们需要的是——像查订单日志一样查训练日志：支持分页浏览、按任务过滤、按step排序、聚合统计……换句话说，把AI训练过程变成可审计、可监控的服务。

这就引出了我们的技术组合拳：ms-swift 负责高质量日志采集，MyBatisPlus 负责高效查询访问。

ms-swift：不只是训练框架，更是数据出口

很多人知道 ms-swift 是魔搭社区推出的大模型微调利器，支持LoRA、QLoRA、DPO等多种轻量微调方法，并兼容600+主流模型。但容易被忽视的是，它内置了强大的结构化日志导出能力，这才是我们方案的关键起点。

只需简单配置，ms-swift 就能在训练过程中自动将非结构化的.log输出转换为带schema的记录，并支持直连数据库：

from swift import SwiftConfig, Trainer config = SwiftConfig( model_type="qwen3", task_name="sft", train_dataset="my_train_data.jsonl", logging_dir="./logs/structured", log_format="json", # 输出为结构化 JSON enable_db_export=True, # 开启数据库同步 db_config={ "host": "localhost", "port": 3306, "user": "root", "password": "password", "database": "swift_logs" } ) trainer = Trainer(config) trainer.train()

上述配置启用后，每个训练 step 都会生成如下格式的日志对象并写入数据库：

{ "timestamp": "2025-04-05T10:23:45Z", "job_id": "job-20250405-qwen3-lora", "node_id": "gpu-node-03", "step": 1500, "loss": 2.103, "learning_rate": 5e-5, "gpu_memory_mb": 18432, "throughput_tokens_per_sec": 34200 }

这意味着，原本散落在各节点的日志文件，现在已经被统一归集到一张结构清晰的数据表中。这张表就是我们后续做分页查询的基础。

📌 工程提示：实际部署中建议不要直接由训练进程写库，而是先落盘JSON，再通过 Filebeat/Kafka 异步导入，避免影响主训练流程。

分页不是“加个limit”那么简单

当你面对一张拥有百万甚至千万行的training_logs表时，最朴素的想法可能是：“不就是分页嘛，LIMIT offset, size不就完了？”

但真实情况远比想象复杂。比如执行以下SQL：

SELECT * FROM training_logs WHERE job_id = 'job-001' ORDER BY step DESC LIMIT 20 OFFSET 10000;

即使有索引，随着 offset 增大，查询性能也会急剧下降——因为数据库仍需扫描前10000条记录才能跳过它们。这就是所谓的“深分页”问题。

更别说你还想显示“共多少页”、“总条数”，就得额外执行一条COUNT(*)查询。手动维护这些逻辑不仅繁琐，还极易出错。

这时候，MyBatisPlus 的分页插件就体现出巨大价值了。

MyBatisPlus 分页插件：让分页变得“无感”

MyBatisPlus 并不是一个全新的ORM，而是对 MyBatis 的增强封装。它的分页功能通过PaginationInnerInterceptor实现，能够在几乎不改动代码的前提下完成物理分页。

核心原理其实很巧妙：
1. 拦截所有带有Page<T>参数的查询；
2. 自动生成一条COUNT语句获取总数；
3. 对原SQL进行重写，添加符合当前数据库方言的分页子句（如 MySQL 的LIMIT，Oracle 的ROWNUM）；
4. 将结果封装成包含total,records,current,size等字段的IPage<T>对象。

开发者只需要关注业务逻辑，完全无需手写分页SQL。

来看具体实现：

@Data @TableName("training_logs") public class TrainingLog { private Long id; private String jobId; private String nodeId; private Integer step; private Double loss; private Double learningRate; private Integer gpuMemoryMb; private Long timestamp; }

定义Mapper继承BaseMapper即可获得通用CRUD能力：

@Mapper public interface TrainingLogMapper extends BaseMapper<TrainingLog> {}

服务层调用也极其简洁：

@Service public class LogService { @Autowired private TrainingLogMapper logMapper; public IPage<TrainingLog> getLogs(int pageNum, int pageSize, String jobId) { Page<TrainingLog> page = new Page<>(pageNum, pageSize); QueryWrapper<TrainingLog> wrapper = new QueryWrapper<>(); if (StringUtils.hasText(jobId)) { wrapper.eq("job_id", jobId); } wrapper.orderByDesc("step"); return logMapper.selectPage(page, wrapper); } }

就这么几行代码，就已经实现了：
- 条件过滤（按 job_id）
- 排序（按 step 降序）
- 分页（返回当前页数据 + 总数）

前端拿到的结果是一个标准JSON：

{ "records": [...], "total": 153200, "size": 20, "current": 2, "pages": 7660 }

配合 Vue 或 React 组件，轻松实现翻页、跳转、总数显示等功能。

架构落地：从训练到可视化的闭环

整个系统的架构可以分为三层联动：

+------------------+ +--------------------+ +---------------------+ | ms-swift 训练端 | --> | 中间件：日志采集与入库 | --> | Java 后端服务（Spring Boot） | +------------------+ +--------------------+ +---------------------+ ↓ ↓ ↓ 结构化日志输出（JSON） Kafka / Flink 流处理 MyBatisPlus + MySQL 分页查询 ↓ ↓ ↓ 训练集群 数据清洗与索引建立 Web 前端分页展示

关键设计考量

1. 异步写入保障训练稳定性
   训练进程不应承担数据库连接压力。推荐路径：ms-swift → JSON文件 → Filebeat → Kafka → Spring Boot消费者批量入库。

2. 索引优化决定查询生死
   对于高频查询字段（如job_id,step,timestamp），必须建立联合索引。例如：
   sql ALTER TABLE training_logs ADD INDEX idx_job_step_time (job_id, step DESC, timestamp);
   否则即使是百万级数据，分页查询也可能耗时数秒以上。

3. 冷热分离应对规模增长
   近期活跃任务保留在MySQL；历史数据定期归档至ClickHouse或Hive，用于长期趋势分析。

4. 安全控制不可忽视
   提供REST API时应集成JWT认证、RBAC权限控制、IP白名单等机制，防止敏感训练信息泄露。

5. 聚合分析扩展能力
   除基本分页外，还可利用MyBatisPlus的QueryWrapper实现高级查询：
   java wrapper.gt("loss", 3.0); // loss > 3.0 的异常step wrapper.between("timestamp", from, to); // 时间范围筛选 wrapper.select("MAX(gpu_memory_mb) as peak"); // 聚合统计峰值显存

真实场景中的价值体现

这套方案已在多个项目中发挥实效：

• 某金融客户使用该架构监控 Qwen3 微调过程，通过分页查询结合条件过滤，快速定位到某一训练任务在 step=8700 附近出现梯度爆炸，loss突增至5.0以上，进而发现是学习率设置过高导致，成功避免了整轮重训。

• 自动驾驶团队需要对比多个SFT任务的收敛速度，借助分页接口拉取各任务的loss序列，在前端绘制对比曲线图，调参效率提升近40%。

• 国产化硬件适配场景下，尽管底层是Ascend NPU而非NVIDIA GPU，但只要ms-swift能输出结构化日志，后续的存储与查询链路完全不变，体现了良好的平台无关性。

写在最后：迈向 Training-as-a-Service

今天的AI研发正在经历一场静默的变革——从“研究员个人实验”走向“工程化流水线作业”。在这个过程中，可观测性将成为基础设施级别的需求。

ms-swift 提供了高质量的数据源头，MyBatisPlus 解决了大规模数据的访问瓶颈。两者结合，本质上是在构建一种新的能力：Training-as-a-Service（TaaS）—— 把训练当作一项可调度、可监控、可查询的服务来运营。

未来，这样的系统还会进一步演进：
- 接入Prometheus + Grafana实现指标可视化；
- 结合Elasticsearch支持全文检索（如搜索“OOM”关键字）；
- 与CI/CD流水线打通，实现自动化回归测试与性能基线比对。

而这套基于成熟Java生态的技术栈，恰恰具备足够的稳定性和扩展性，支撑我们走完这条MLOps之路。

技术不一定总是惊艳的创新，有时候，把已有的轮子组合好，也能跑出前所未有的速度。