trainer

그레텔 트레이너

이 모듈은 간단한 인터페이스를 제공하여 사용자가 높은 행 및 열 계산으로 복잡한 데이터 세트에서 합성 모델을 성공적으로 훈련시킬 수 있도록 설계되었으며 Cloud SaaS 기반 교육 및 멀티 GPU 기반 병렬화와 같은 기능을 제공합니다. Gretel.ai의 API 키로 무료로 시작하십시오.

현재 기능 및 기능 :

• 다음 기능이있는 텍스트, 표 및 시계열 데이터에 대한 합성 데이터 생성기 :
  • 조건부 데이터 생성을 사용하여 데이터 세트의 균형을 맞추거나 소수 클래스를 향상시킵니다.
  • 자동화 된 데이터 검증.
  • 합성 데이터 품질 보고서.
  • 개인 정보 필터 및 선택적 차이 개인 정보 보호 지원.
• 지원되는 여러 모델 유형 :
  • Gretel-LSTM 모델 유형은 텍스트, 표, 시계열 및 조건부 데이터 생성을 지원합니다.
  • Gretel-ACTGAN 모델 유형은 표 및 조건부 데이터 생성을 지원합니다.
  • Gretel-GPT 자연어 합성 GPT-3의 오픈 소스 구현 (곧 출시).
  • Doppelganger를 기반으로 한 Gretel-DGAN Multi-Variate 시계열 (곧 출시).

지금 시도해보십시오!

gretel.ai 로 데이터를 합성하기 시작하려면 아래 버튼을 클릭하고 예제를 따르십시오. ./notebooks 폴더의 추가 Python3 및 Jupyter 노트북 예제를 참조하십시오.

합성 데이터 커뮤니티 불화에 가입하십시오

합성 데이터 커뮤니티의 일원이 되려면 최신 릴리스에 대한 공지 사항을 받거나 질문을하거나 새로운 기능을 제안하거나 개발 회의에 참여하려면 합성 데이터 커뮤니티 서버에 가입하십시오!

설치하다

pip 사용 :

pip install -U gretel-trainer

QuickStart

1. Gretel CLI를 통해 Gretel API 키를 추가하십시오.

Gretel 클라이언트를 사용하여 API 키를 디스크에 저장하십시오. 이 단계는 선택 사항이며 트레이너는 다음 단계에서 API 키를 자랑합니다.

gretel configure

2. Gretel API를 사용하여 모델을 기차 또는 미세 조정하십시오.

 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. 합성 데이터 생성!

 df = model . generate ()

개발

설정 환경 및 설치 종속성.

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

• make test 를 통해 테스트를 실행합니다
• make type 통해 유형 확인 (제한 적용 범위)을 실행합니다

TODOS / 로드맵

• SDK 인터페이스를 통해 조건부 생성을 활성화하십시오 (현재 노트북에서 지원).