discus

Disco

⚡ Instalação rápida

pip install discus

Para a versão mais recente, faça pip install discus@git+https://github.com/discus-labs/discus

Documentação

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

? O que é disco

O acesso a conjuntos de dados de alta qualidade e grandes é fundamental quando se trata de teste/avaliação de ML. O Discus é uma biblioteca Python que utiliza a LLM para gerar dados guiados pelo usuário para resolver esse problema crítico.

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Comece com disco

Aqui estão algumas etapas rápidas para fazer o disco funcionar.

Após a instalação do disco, certifique -se de integrar seu provedor LLM. Por exemplo,

 export OPENAI_API_KEY=your-api-key-here

Agora podemos começar. Primeiro, crie seu JSON seguindo estas diretrizes:

• Task_name: O que você deseja chamar sua tarefa
• Task_type: o tipo de dados que você deseja gerar. Atualmente, LLM-Instances ou LLM-Instructions
• Task_expline: as diretrizes específicas de sua tarefa.
• gerado_dataset_name: o que você deseja que o CSV retornado seja chamado.
• Model_Provider: o LLM que você deseja usar. Atualmente apenas Openai.
• Model_name: o modelo exato do seu provedor.
• número_of_rows: o número de pontos de dados que você deseja gerar/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 correr, importe o disco. Em seguida, crie um objeto gerador.

 from discus import Generator

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

Obtenha melhores resultados, fornecendo ao seu modelo um conjunto de dados de sementes.

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

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