

Data Juicer
簡介 :
Data-Juicer 是一個一站式的多模態數據處理系統,旨在為大型語言模型(LLMs)提供更高質量、更豐富、更易消化的數據。它提供了一個系統化和可複用的數據處理庫,支持數據與模型的協同開發,通過沙盒實驗室實現快速迭代,並提供基於數據和模型的反饋循環、可視化和多維度自動評估等功能,幫助用戶更好地理解和改進他們的數據和模型。Data-Juicer 正在積極更新和維護,定期增強和添加更多功能、數據配方和數據集。
需求人群 :
Data-Juicer 適合需要處理和優化大量多模態數據的研究者和開發者,特別是那些在大型語言模型領域工作的專業人士。它能夠幫助他們提高數據處理的效率和質量,加速模型訓練和優化過程。
使用場景
在金融分析領域,Data-Juicer 被用於優化數據,提高模型的預測準確性。
作為閱讀助手,Data-Juicer 幫助處理和分析大量文檔數據,提升用戶體驗。
在學術研究中,Data-Juicer 用於處理科學文獻數據,輔助研究人員進行數據分析和模型訓練。
產品特色
系統化和可複用:提供80多個核心操作符,20多個可複用的配置配方,以及20多個功能豐富的專用工具包。
數據循環與沙盒:支持一站式數據-模型協同開發,通過沙盒實驗室實現快速迭代。
面向生產環境:提供高效並行的數據處理流程,優化內存和CPU使用,具備自動容錯功能。
全面的數據處理配方:提供數十種預構建的數據處理配方,適用於預訓練、微調等多種場景。
靈活且可擴展:支持大多數數據格式,並允許靈活組合操作符,用戶可以自定義操作符進行數據處理。
用戶友好體驗:設計簡潔,提供全面文檔、易開始指南和演示配置,直觀的配置方式。
使用教程
1. 安裝 Data-Juicer:可以通過源代碼或使用 pip 安裝。
2. 準備數據集:確保數據集格式符合要求,如 jsonl、parquet、csv 等。
3. 配置數據處理流程:根據需求選擇合適的操作符並配置參數。
4. 運行數據處理:使用 process_data.py 工具或 dj-process 命令行工具處理數據集。
5. 分析數據:使用 analyze_data.py 工具或 dj-analyze 命令行工具分析數據集。
6. 可視化數據:通過 app.py 工具在瀏覽器中可視化數據集。
7. 構建沙盒實驗室:在沙盒中實驗、迭代和優化數據配方。
8. 貢獻和反饋:參與社區,貢獻代碼或提供反饋以改進 Data-Juicer。
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