discus

円盤投げ

actionクイックインストール

pip install discus

最新のバージョンについてはpip install discus@git+https://github.com/discus-labs/discus

ドキュメント

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

？円盤とは何ですか

MLテスト/評価に関しては、高品質および大規模なデータセットへのアクセスが重要です。 Discusは、LLMを活用してユーザーガイドデータを生成してこの重要な問題を解決するPythonライブラリです。

Twitterまたは不一致の最新情報についていく。

円盤投げを始めましょう

ここに、円盤投げを得るためのいくつかの簡単な手順があります。

ディスカスをインストールしたら、LLMプロバイダーに統合してください。例えば、

 export OPENAI_API_KEY=your-api-key-here

今すぐ始めることができます。まず、これらのガイドラインに従ってJSONを作成します。

• task_name：タスクと呼びたいもの
• task_type：生成するデータの種類。現在、LLMインスタンスまたはLLMインストラクションのいずれかです
• task_explained：タスクの特定のガイドライン。
• generated_dataset_name：返されたCSVを呼び出すもの。
• Model_Provider：使用するLLM。現在、Openaiのみです。
• model_name：プロバイダーからの正確なモデル。
• number_of_rows：生成/強化するデータポイントの数

 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"
}

実行するには、円盤投げをインポートします。次に、ジェネレーターオブジェクトを作成します。

 from discus import Generator

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

モデルにシードデータセットを提供することにより、より良い結果を達成します。

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

---

サポート

ディスカスは急速に発展しているプロジェクトです。バグレポート、プルリクエスト、ライブラリを改善するためのアイデアなど、あらゆる形態の貢献を歓迎します。

バグとリクエスト機能については、GitHubで問題を開きます。オープンな問題をつかみ、プルリクエストを送信してください！ディスカスは急速に発展しているプロジェクトです。バグレポート、プルリクエスト、ライブラリを改善するためのアイデアなど、あらゆる形態の貢献を歓迎します。

1. バグとリクエスト機能については、GitHubで問題を開きます。
2. オープンな問題をつかみ、プルリクエストを送信してください！