trainer

Treinador Gretel

Este módulo foi projetado para fornecer uma interface simples para ajudar os usuários a treinar com sucesso modelos sintéticos em conjuntos de dados complexos com contagens de linha alta e coluna e oferece recursos como treinamento baseado em saas em nuvem e paralelização baseada em multi-GPU. Comece gratuitamente com uma chave da API do Gretel.ai.

Funcionalidade e recursos atuais:

• Geradores de dados sintéticos para dados de texto, tabular e séries temporais com os seguintes recursos:
  • Balance os conjuntos de dados ou aumentar uma classe minoritária usando a geração de dados condicionais.
  • Validação de dados automatizada.
  • Relatórios de qualidade de dados sintéticos.
  • Filtros de privacidade e suporte a privacidade diferencial opcional.
• Vários tipos de modelos suportados:
  • O tipo de modelo Gretel-LSTM suporta texto, tabular, séries temporais e geração de dados condicionais.
  • O tipo de modelo Gretel-ACTGAN suporta geração de dados tabular e condicional.
  • Síntese de linguagem natural Gretel-GPT com base em uma implementação de código aberto do GPT-3 (em breve).
  • Gretel-DGAN Multi-Variate Series baseada em Doppelganger (em breve).

Experimente agora!

Se você deseja começar rapidamente a sintetizar dados com o gretel.ai , basta clicar no botão abaixo e seguir os exemplos. Consulte exemplos adicionais de notebook Python3 e Jupyter na pasta ./notebooks .

Junte -se à discórdia da comunidade de dados sintéticos

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Instalar

Usando pip :

pip install -U gretel-trainer

Investir rápido

1. Adicione sua chave da API Gretel através da cli Gretel.

Use o cliente Gretel para armazenar sua chave da API para disco. Esta etapa é opcional, o treinador solicitará uma chave da API na próxima etapa.

gretel configure

2. Treine ou ajuste um modelo usando a 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. Gere dados sintéticos!

 df = model . generate ()

Desenvolvimento

Configuração do ambiente e instale dependências.

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

• Executar testes via make test
• Executar a verificação do tipo (cobertura limitada) via make type

Todos / roteiro

• Habilite a geração condicional via interface SDK (suportada nos notebooks atualmente).