

Bespoke Curator
簡介 :
Bespoke Curator是一個開源項目,提供了一個基於Python的豐富庫,用於生成和策展合成數據。它具備高性能優化、智能緩存和故障恢復功能,並且可以與HuggingFace Dataset對象直接協作。Bespoke Curator的主要優點包括其程序性和結構化輸出能力,能夠設計複雜的數據生成管道,以及通過內置的Curator Viewer即時檢查和優化數據生成策略。
需求人群 :
目標受眾為數據科學家、機器學習工程師和研究人員,他們需要生成高質量的合成數據以用於模型微調或進行大規模的結構化數據提取。Bespoke Curator因其易用性、高性能和強大的功能而適合他們。
使用場景
生成關於AI中數據重要性的詩歌。
使用Curator Viewer即時檢查和優化數據生成策略。
在多階段管道中使用緩存和故障恢復功能來迭代合成數據生成。
產品特色
程序性和結構化輸出:能夠設計複雜的數據生成管道,將結構化輸出作為一等公民。
內置性能優化:無需擔心多線程等性能問題,已內置性能優化。
智能緩存和故障恢復:緩存LLM請求和響應,便於從故障中恢復,多階段管道的緩存使得迭代更加容易。
原生HuggingFace Dataset集成:可以直接在管道中使用HuggingFace Dataset對象,合成數據立即可用於微調。
交互式Curator Viewer:內置的查看器可以即時檢查LLM請求和響應,允許迭代和完善數據生成策略。
支持LiteLLM後端:可以使用LiteLLM後端調用其他模型。
易於安裝和使用:通過pip安裝,提供豐富的使用示例和文檔。
使用教程
1. 安裝Bespoke Curator:在終端運行`pip install bespokelabs-curator`。
2. 設置OpenAI API密鑰:在終端運行`export OPENAI_API_KEY=sk-...`。
3. 使用SimpleLLM接口生成數據:從`bespokelabs`導入`curator`並使用`SimpleLLM`類。
4. 利用Curator Viewer查看數據:在命令行運行`curator-viewer`查看數據集。
5. 使用LLM接口生成結構化數據:定義`LLM`對象並將其應用於數據集。
6. 查看文檔和示例:訪問GitHub倉庫中的`examples`目錄和`docs`網站獲取更多信息和示例。
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