trainer

Гретель тренер

Этот модуль предназначен для предоставления простого интерфейса, чтобы помочь пользователям успешно обучать синтетические модели на сложных наборах данных с высоким количеством строк и количества столбцов, и предлагает такие функции, как обучение на основе Cloud SaaS и параллелизацию на основе мульти-GPU. Начните бесплатно с ключом API от gretel.ai.

Текущая функциональность и функции:

• Синтетические генераторы данных для данных текстовых, табличных и временных рядов со следующими функциями:
  • Баланс наборов данных или повысить класс меньшинства, используя условную генерацию данных.
  • Автоматизированная проверка данных.
  • Отчеты о качеством синтетических данных.
  • Фильтры конфиденциальности и необязательная дифференциальная поддержка конфиденциальности.
• Поддерживается несколько типов моделей:
  • Тип модели Gretel-LSTM поддерживает текст, табличный, временной серии и условную генерацию данных.
  • Тип модели Gretel-ACTGAN поддерживает табличную и условную генерацию данных.
  • Gretel-GPT -синтез естественного языка на основе реализации GPT-3 с открытым исходным кодом (скоро).
  • Gretel-DGAN Многогранные временные ряды, основанные на доппельгангере (скоро).

Попробуйте сейчас!

Если вы хотите быстро начать синтезировать данные с Gretel.ai , просто нажмите кнопку ниже и следуйте примерам. См. Дополнительные примеры ноутбука Python3 и Jupyter в папке ./notebooks .

Присоединяйтесь к дискорду сообщества синтетических данных

Если вы хотите быть частью сообщества синтетических данных, чтобы получить объявления о последних выпусках, задайте вопросы, предложите новые функции или участвуйте в совещаниях по разработке, присоединяйтесь к серверу сообщества синтетических данных!

Установить

Использование pip :

pip install -U gretel-trainer

QuickStart

1. Добавьте свой ключ Gretel API через Gretel CLI.

Используйте клиент Gretel, чтобы хранить свой ключ API на диск. Этот шаг не является обязательным, тренер будет предпринять ключ API на следующем шаге.

gretel configure

2. Обучите или настраивайте модель, используя 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. Сгенерируйте синтетические данные!

 df = model . generate ()

Разработка

Установка среды и установить зависимости.

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

• Запустите тесты через make test
• Запустить проверку типов (ограниченное покрытие) через make type

Тодос / Дорожная карта

• Включите условную генерацию через интерфейс SDK (поддерживается в ноутбуках в настоящее время).