Bespoke Curator

简介:

高质量合成数据生成与结构化数据提取工具

功能:

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。

需求人群:

"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。"

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