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Bespoke Curator
Bespoke Curator
目标受众为数据科学家、机器学习工程师和研究人员，他们需要生成高质量的合成数据以用于模型微调或进行大规模的结构化数据提取。Bespoke Curator因其易用性、高性能和强大的功能而适合他们。
开发与工具AI模型#合成数据#数据生成#结构化数据提取#机器学习#HuggingFace普通产品开源
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占比最多地区： US(19.34%)
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产品介绍
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简介
Bespoke Curator是一个开源项目，提供了一个基于Python的丰富库，用于生成和策展合成数据。它具备高性能优化、智能缓存和故障恢复功能，并且可以与HuggingFace Dataset对象直接协作。Bespoke Curator的主要优点包括其程序性和结构化输出能力，能够设计复杂的数据生成管道，以及通过内置的Curator Viewer实时检查和优化数据生成策略。
截图
产品特色
程序性和结构化输出：能够设计复杂的数据生成管道，将结构化输出作为一等公民。
内置性能优化：无需担心多线程等性能问题，已内置性能优化。
智能缓存和故障恢复：缓存LLM请求和响应，便于从故障中恢复，多阶段管道的缓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对象，合成数据立即可用于微调。
交互式Curator Viewer：内置的查看器可以实时检查LLM请求和响应，允许迭代和完善数据生成策略。
支持LiteLLM后端：可以使用LiteLLM后端调用其他模型。
易于安装和使用：通过pip安装，提供丰富的使用示例和文档。
使用教程
1. 安装Bespoke Curator：在终端运行`pip install bespokelabs-curator`。
2. 设置OpenAI API密钥：在终端运行`export OPENAI_API_KEY=sk-...`。
3. 使用SimpleLLM接口生成数据：从`bespokelabs`导入`curator`并使用`SimpleLLM`类。
4. 利用Curator Viewer查看数据：在命令行运行`curator-viewer`查看数据集。
5. 使用LLM接口生成结构化数据：定义`LLM`对象并将其应用于数据集。
6. 查看文档和示例：访问GitHub仓库中的`examples`目录和`docs`网站获取更多信息和示例。
流量来源
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