

Data Juicer
紹介 :
Data-Juicerは、大規模言語モデル(LLM)に高品質で豊富、かつ扱いやすいデータを提供することを目的とした、ワンストップのマルチモーダルデータ処理システムです。システム化され、再利用可能なデータ処理ライブラリを提供し、データとモデルの協調開発をサポートします。サンドボックスラボを通して迅速な反復処理を実現し、データとモデルに基づいたフィードバックループ、可視化、多角的な自動評価などの機能を提供することで、ユーザーがデータとモデルをより深く理解し、改善する支援をします。Data-Juicerは積極的に更新とメンテナンスが行われており、機能、データレシピ、データセットが定期的に強化?追加されています。
ターゲットユーザー :
Data-Juicerは、大量のマルチモーダルデータを処理および最適化する必要がある研究者や開発者、特に大規模言語モデル分野の専門家に適しています。データ処理の効率と品質を向上させ、モデルのトレーニングと最適化プロセスを加速するのに役立ちます。
使用シナリオ
金融分析分野では、Data-Juicerを使用してデータを最適化し、モデルの予測精度を向上させています。
読書アシスタントとして、Data-Juicerは大量の文書データを処理および分析し、ユーザーエクスペリエンスを向上させています。
学術研究では、Data-Juicerは科学文献データを処理し、研究者がデータ分析とモデルトレーニングを行う際に役立っています。
製品特徴
システム化と再利用性:80以上の主要な演算子、20以上の再利用可能な構成レシピ、そして20以上の機能豊富な専用ツールキットを提供します。
データ循環とサンドボックス:ワンストップでのデータとモデルの協調開発をサポートし、サンドボックスラボを通して迅速な反復処理を実現します。
本番環境対応:効率的な並列データ処理フローを提供し、メモリとCPUの使用を最適化し、自動エラー修復機能を備えています。
包括的なデータ処理レシピ:事前学習、微調整など様々なシナリオに適用可能な、数十種類の事前構築されたデータ処理レシピを提供します。
柔軟性と拡張性:ほとんどのデータフォーマットをサポートし、演算子を柔軟に組み合わせることが可能です。ユーザーはカスタム演算子を作成してデータ処理を行うことができます。
ユーザーフレンドリーな体験:シンプルで洗練されたデザイン、包括的なドキュメント、すぐに始められるガイド、デモ構成、直感的な構成方法を提供します。
使用チュートリアル
1. Data-Juicerのインストール:ソースコードから、またはpipを使用してインストールできます。
2. データセットの準備:jsonl、parquet、csvなど、データセットのフォーマットが要件を満たしていることを確認します。
3. データ処理フローの設定:必要に応じて適切な演算子を選択し、パラメータを設定します。
4. データ処理の実行:process_data.pyツールまたはdj-processコマンドラインツールを使用してデータセットを処理します。
5. データの分析:analyze_data.pyツールまたはdj-analyzeコマンドラインツールを使用してデータセットを分析します。
6. データの可視化:app.pyツールを使用してブラウザでデータセットを可視化します。
7. サンドボックスラボの構築:サンドボックスでデータレシピを試験、反復処理、最適化します。
8. 貢献とフィードバック:コミュニティに参加し、コードを寄稿したり、フィードバックを提供してData-Juicerの改善に貢献してください。
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