discus

Disco

⚡ Instalación rápida

pip install discus

Para la versión más reciente, haga pip install discus@git+https://github.com/discus-labs/discus

Documentación

https://discus.ai/docs/index.html

? Que es el disco

El acceso a conjuntos de datos de alta calidad y grandes es fundamental cuando se trata de pruebas/evaluación de ML. DISCUS es una biblioteca de Python que aprovecha los LLM para generar datos guiados por el usuario para resolver este problema crítico.

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Empiece con el disco

Aquí hay algunos pasos rápidos para que el disco funcione.

Después de instalar Discus, asegúrese de integrarse en su proveedor de LLM. Por ejemplo,

 export OPENAI_API_KEY=your-api-key-here

Ahora podemos comenzar. Primero, cree su JSON siguiendo estas pautas:

• task_name: cómo quieres llamar tu tarea
• task_type: el tipo de datos que desea generar. Actualmente, las instancias de LLM o las instrucciones LLM
• Task_Explined: las pautas específicas de su tarea.
• Generado_dataset_name: lo que desea que se llame el CSV devuelto.
• model_provider: el LLM que desea usar. Actualmente solo Openai.
• model_name: el modelo exacto de su proveedor.
• número_of_rows: el número de puntos de datos que desea generar/enriquecer

 config = {
    "task_name" : "English2Spanish" ,
    "task_type" : "LLM-Instances" ,
    "task_explained" : "generate english to spanish translation." , # fill in the blank. "you are trying to _____"
    "generated_dataset_name" : "eng2spanish.csv" ,
    "model_provider" : "openai" ,
    "model_name" : "gpt-3.5-turbo" ,
    "number_of_rows" : "1500"
}

Para ejecutar, importar disco. Luego, cree un objeto generador.

 from discus import Generator

discus = Generator ( config = "config_file_path" )
generated_data = discus . run ()

Lograra mejores resultados al proporcionar a su modelo un conjunto de datos de semillas.

 discus = Generator ( config = "config_file_path" , seed_dataset = "csv_file_path" )
generated_data = discus . run ()

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Apoyo

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