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Data Juicer
Data Juicer
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。
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产品介绍
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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。
截图
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。
流量来源
直接访问51.61%外链引荐33.46%邮件0.04%
自然搜索12.58%社交媒体2.19%展示广告0.11%
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