Data-Juicer
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Data Juicer
简介 :
Data-Juicer 是一个一站式的多模态数据处理系统,旨在为大型语言模型(LLMs)提供更高质量、更丰富、更易消化的数据。它提供了一个系统化和可复用的数据处理库,支持数据与模型的协同开发,通过沙盒实验室实现快速迭代,并提供基于数据和模型的反馈循环、可视化和多维度自动评估等功能,帮助用户更好地理解和改进他们的数据和模型。Data-Juicer 正在积极更新和维护,定期增强和添加更多功能、数据配方和数据集。
需求人群 :
Data-Juicer 适合需要处理和优化大量多模态数据的研究者和开发者,特别是那些在大型语言模型领域工作的专业人士。它能够帮助他们提高数据处理的效率和质量,加速模型训练和优化过程。
总访问量: 474.6M
占比最多地区: US(19.34%)
本站浏览量 : 66.2K
使用场景
在金融分析领域,Data-Juicer 被用于优化数据,提高模型的预测准确性。
作为阅读助手,Data-Juicer 帮助处理和分析大量文档数据,提升用户体验。
在学术研究中,Data-Juicer 用于处理科学文献数据,辅助研究人员进行数据分析和模型训练。
产品特色
系统化和可复用:提供80多个核心操作符,20多个可复用的配置配方,以及20多个功能丰富的专用工具包。
数据循环与沙盒:支持一站式数据-模型协同开发,通过沙盒实验室实现快速迭代。
面向生产环境:提供高效并行的数据处理流程,优化内存和CPU使用,具备自动容错功能。
全面的数据处理配方:提供数十种预构建的数据处理配方,适用于预训练、微调等多种场景。
灵活且可扩展:支持大多数数据格式,并允许灵活组合操作符,用户可以自定义操作符进行数据处理。
用户友好体验:设计简洁,提供全面文档、易开始指南和演示配置,直观的配置方式。
使用教程
1. 安装 Data-Juicer:可以通过源代码或使用 pip 安装。
2. 准备数据集:确保数据集格式符合要求,如 jsonl、parquet、csv 等。
3. 配置数据处理流程:根据需求选择合适的操作符并配置参数。
4. 运行数据处理:使用 process_data.py 工具或 dj-process 命令行工具处理数据集。
5. 分析数据:使用 analyze_data.py 工具或 dj-analyze 命令行工具分析数据集。
6. 可视化数据:通过 app.py 工具在浏览器中可视化数据集。
7. 构建沙盒实验室:在沙盒中实验、迭代和优化数据配方。
8. 贡献和反馈:参与社区,贡献代码或提供反馈以改进 Data-Juicer。
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