trainer

Gretel Trainer

Dieses Modul bietet eine einfache Schnittstelle, mit der Benutzer synthetische Modelle in komplexen Datensätzen mit hoher Zeile und Spaltenzählungen erfolgreich trainieren können, und bietet Funktionen wie Cloud-SaaS-basierte Schulungen und Multi-GPU-basierte Parallelisierung. Gehen Sie kostenlos mit einem API -Schlüssel von Gretel.ai an.

Aktuelle Funktionalität und Funktionen:

• Synthetische Datengeneratoren für Text-, Tabellier- und Zeitreihendaten mit den folgenden Funktionen:
  • Gleiche Datensätze oder steigern Sie eine Minderheitenklasse mit der Erzeugung der bedingten Daten.
  • Automatisierte Datenvalidierung.
  • Synthetische Datenqualitätsberichte.
  • Datenschutzfilter und optionale Unterstützung für differentiale Datenschutzbilder.
• Mehrere Modelltypen unterstützt:
  • Gretel-LSTM Modelltyp unterstützt Text, tabellarische, Zeitreihen und bedingte Datenerzeugung.
  • Gretel-ACTGAN -Modelltyp unterstützt tabellarische und bedingte Datenerzeugung.
  • Gretel-GPT Natural Language-Synthese basierend auf einer Open-Source-Implementierung von GPT-3 (in Kürze).
  • Gretel-DGAN Multi-Variate-Zeitreihe basierend auf Doppelganger (bald).

Probieren Sie es jetzt aus!

Wenn Sie schnell beginnen möchten, Daten mit Gretel.ai zu synthetisieren, klicken Sie einfach auf die Schaltfläche unten und befolgen Sie die Beispiele. Siehe zusätzliche Beispiele für Python3 und Jupyter Notebook im Ordner ./notebooks .

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Installieren

Verwenden von pip :

pip install -U gretel-trainer

QuickStart

1. Fügen Sie Ihre Gretel -API -Taste über die Gretel CLI hinzu.

Verwenden Sie den Gretel -Client, um Ihren API -Schlüssel auf Festplatte zu speichern. Dieser Schritt ist optional, der Trainer fordert im nächsten Schritt einen API -Schlüssel auf.

gretel configure

2. Binden Sie ein Modell mit der Gretel-API mit oder feinstimmen Sie gut ab

 from gretel_trainer import trainer

dataset = "https://gretel-public-website.s3-us-west-2.amazonaws.com/datasets/USAdultIncome5k.csv"

model = trainer . Trainer ()
model . train ( dataset )

3. Generieren Sie synthetische Daten!

 df = model . generate ()

Entwicklung

Einrichtung der Umgebung und Installation von Abhängigkeiten.

python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements-dev.txt
pip install -e .

• Tests durch make test durchführen
• Führen Sie die Typ-Überprüfung (begrenzte Abdeckung) über make type aus

Todos / Roadmap

• Aktivieren Sie die bedingte Generation über die SDK -Schnittstelle (derzeit in Notebooks unterstützt).