trainer

Entrenador de Gretel

Este módulo está diseñado para proporcionar una interfaz simple para ayudar a los usuarios a entrenar con éxito modelos sintéticos en conjuntos de datos complejos con recuentos de filas y columnas altas, y ofrece características como capacitación basada en SaaS en la nube y paralelización basada en múltiples GPU. Comience gratis con una llave API de Gretel.ai.

Funcionalidad y características actuales:

• Generadores de datos sintéticos para datos de texto, tabulares y de series de tiempo con las siguientes características:
  • Balance de conjuntos de datos o aumente una clase minoritaria utilizando la generación de datos condicionales.
  • Validación de datos automatizada.
  • Informes de calidad de datos sintéticos.
  • Filtros de privacidad y soporte de privacidad diferencial opcional.
• Múltiples tipos de modelos compatibles:
  • El tipo de modelo Gretel-LSTM admite texto, tabla, serie de tiempo y generación de datos condicionales.
  • El tipo de modelo Gretel-ACTGAN admite la generación de datos tabulares y condicionales.
  • Síntesis de lenguaje natural Gretel-GPT basada en una implementación de código abierto de GPT-3 (próximamente).
  • Serie de tiempo multvariable Gretel-DGAN basada en Doppelganger (próximamente).

¡Pruébalo ahora!

Si desea comenzar rápidamente sintetizando datos con Gretel.ai , simplemente haga clic en el botón a continuación y siga los ejemplos. Vea ejemplos adicionales de cuaderno Python3 y Jupyter en la carpeta ./notebooks .

Únete a la discordia de la comunidad de datos sintéticos

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Instalar

Usando pip :

pip install -U gretel-trainer

Inicio rápido

1. Agregue su tecla API Gretel a través de la CLI Gretel.

Use el cliente Gretel para almacenar su clave API en el disco. Este paso es opcional, el entrenador solicitará una clave API en el siguiente paso.

gretel configure

2. Entrena o ajuste un modelo con la API Gretel

 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. Genere datos sintéticos!

 df = model . generate ()

Desarrollo

Configuración de entorno e instalación de dependencias.

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

• Ejecutar pruebas a través de make test
• Ejecutar la verificación de tipo (cobertura limitada) a través make type

Todos / Hoja de ruta

• Habilite la generación condicional a través de la interfaz SDK (compatible con los cuadernos actualmente).