discus

원반

⚡ 빠른 설치

pip install discus

최신 버전의 경우 pip install discus@git+https://github.com/discus-labs/discus 설치하십시오.

선적 서류 비치

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

? 원반은 무엇입니까?

ML 테스트/평가와 관련하여 고품질 및 대형 데이터 세트에 대한 액세스가 중요합니다. 원반은 LLM을 활용 하여이 중요한 문제를 해결하기 위해 사용자 가이드 데이터를 생성하는 파이썬 라이브러리입니다.

트위터 또는 불화에 대한 업데이트를 유지하십시오.

원반을 시작하십시오

다음은 원반을 작동시키는 몇 가지 빠른 단계입니다.

원반을 설치 한 후 LLM 제공 업체에 통합하십시오. 예를 들어,

 export OPENAI_API_KEY=your-api-key-here

이제 시작할 수 있습니다. 먼저 다음 지침에 따라 JSON을 만듭니다.

• task_name : 당신이 당신의 작업을 부르고 싶은 것
• task_type : 생성하려는 데이터 유형. 현재 LLM- 인스턴스 또는 LLM 통과
• Task_Explained : 작업의 특정 지침.
• Generated_dataset_name : 반환 된 CSV를 호출하려는 내용.
• Model_Provider : 사용하려는 LLM. 현재 OpenAi.
• Model_Name : 제공자의 정확한 모델.
• 숫자 _of_rows : 생성/강화하려는 데이터 포인트 수

 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"
}

실행하려면 원반을 가져옵니다. 그런 다음 생성기 개체를 만듭니다.

 from discus import Generator

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

종자 데이터 세트를 모델에 제공하여 더 나은 결과를 얻으십시오.

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

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지원하다

원반은 빠르게 발전하는 프로젝트입니다. 우리는 모든 형태의 기부금을 환영합니다 - 버그 보고서, 풀 요청 및 도서관 개선을위한 아이디어.

버그 및 요청 기능에 대한 GitHub에서 문제를 엽니 다. 열린 문제를 해결하고 풀 요청을 제출하십시오! 원반은 빠르게 발전하는 프로젝트입니다. 우리는 모든 형태의 기부금을 환영합니다 - 버그 보고서, 풀 요청 및 도서관 개선을위한 아이디어.

1. 버그 및 요청 기능에 대한 GitHub에서 문제를 엽니 다.
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