Synthetic Data Generator 使用教程

Synthetic Data Generator 使用教程

synthetic-data-generator Build datasets using natural language 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/syn/synthetic-data-generator

1. 项目介绍

Synthetic Data Generator 是一个开源工具，旨在帮助用户创建高质量的数据集，用于训练和微调语言模型。该工具利用 distilabel 和 LLMs 的能力，生成符合用户特定需求的人工合成数据。通过这个工具，用户可以轻松地描述所需应用程序的特性，迭代样本数据集，并生成全规模的数据集。生成的数据集可以推送到 Hugging Face Hub 和/或 Argilla 进行进一步处理。

2. 项目快速启动

首先，确保安装了 Synthetic Data Generator 包：

pip install synthetic-dataset-generator

然后，可以在 Python 环境中启动生成器：

from synthetic_dataset_generator import launch
launch()

你可以通过设置环境变量来自定义生成过程，例如：

• MAX_NUM_TOKENS: 生成 tokens 的最大数量，默认为 2048。
• MAX_NUM_ROWS: 生成 rows 的最大数量，默认为 1000。
• DEFAULT_BATCH_SIZE: 生成数据集时使用的默认批处理大小，默认为 5。

更多自定义选项，可以参考项目的官方文档。

3. 应用案例和最佳实践

文本分类

描述：使用 Synthetic Data Generator 生成用于文本分类的数据集。

最佳实践：定义清晰的类别标签，确保生成的文本覆盖各类别的代表性特征。

聊天数据用于监督微调

描述：生成用于监督微调的聊天数据。

最佳实践：模拟真实的对话场景，包括用户和系统之间的交互。

检索增强生成

描述：生成用于检索增强生成的数据集。

最佳实践：确保数据集中包含足够的信息，以便模型可以有效地检索和生成相关内容。

4. 典型生态项目

• Argilla: 用于数据标注和审核的开源工具，可以与 Synthetic Data Generator 集成，将生成的数据集推送到 Argilla 进行进一步处理。
• Hugging Face Hub: 一个社区驱动的平台，用于共享和发现机器学习模型和数据集。Synthetic Data Generator 支持将数据集推送到 Hugging Face Hub。

以上是 Synthetic Data Generator 的基本使用教程，希望对你有所帮助。

synthetic-data-generator Build datasets using natural language 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/syn/synthetic-data-generator