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data-juicer

大语言模型数据处理系统,提供多模态数据支持

Data-Juicer 是一款强大的一站式数据处理系统,专为大语言模型设计。它支持多模态数据处理,具有80多种操作符和20多个配置方案,提供高效且并行的数据处理能力。其友好的用户体验和全面的文档,使其成为生产环境中的优选方案。

spark - 统一分析引擎 支持多语言API及丰富工具集
Apache SparkGithub分布式计算大数据处理开源项目数据分析机器学习
Apache Spark是一个大规模数据处理的统一分析引擎,提供Scala、Java、Python和R的高级API。它支持多种高级工具,如Spark SQL、pandas API on Spark、MLlib、GraphX和Structured Streaming,分别用于SQL查询、pandas操作、机器学习、图处理和流处理。Spark的优化引擎支持通用计算图,适用于多种大数据分析场景。
deita - 自动数据选择工具助力大语言模型指令调优
DeitaGithub开源项目指令调优数据选择语言模型
Deita是一个开源项目,为大型语言模型的指令调优提供自动数据选择工具。项目包含开源工具包、高质量轻量级数据集和高效训练模型。Deita模型使用仅十分之一的指令调优数据,就能达到其他先进聊天模型的性能水平。项目提供全面评估结果,展示了在多项基准测试中的表现。
JudgeLM - 大语言模型开放场景高效评估技术
GithubJudgeLM大语言模型开放式任务开源项目微调模型评估
JudgeLM是一个用于训练和评估大语言模型评判器的开放平台。通过微调技术,该项目实现了对开放场景中大语言模型的高效评估,评判一致性超过人类水平。JudgeLM提供先进的评判器训练和评估代码,能够处理单一回答、多模态模型、多个回答和多轮对话等任务。此外,该平台还集成了分布式多模型服务系统和Web界面,方便用户使用和部署。
FlagData - 多功能数据处理工具包 优化AI模型开发流程
FlagDataGithub人工智能大规模预训练开源项目数据处理数据清洗
FlagData是一款综合性数据处理工具包,专为自然语言处理和计算机视觉等AI领域设计。该工具集成数据获取、准备、预处理和分析功能,支持高质量内容提取、大模型数据微调和分布式处理。最新的3.0.0版本扩展了数据类型支持,并提供丰富的自定义操作选项,简化了高质量数据生成流程。FlagData旨在为AI模型开发全周期提供高效的数据处理支持。
databerry - Databerry企业级数据解决方案探索
Github开源项目
Databerry提供包括数据整合,智能分析及业务咨询在内的定制数据分析与管理解决方案,旨在提升企业运营效率并深化对数据的价值挖掘,助力企业准确理解市场动态并进行数据驱动决策。
orange3 - 直观易用的数据挖掘与可视化工具箱 无需编程知识
GithubOrange Data Mining可视化工具箱工作流程开源项目数据分析数据挖掘
Orange作为一款开源的数据挖掘与可视化工具箱,致力于数据科学的民主化。它面向新手和专家,通过基于工作流的方式隐藏复杂机制,使用户无需编程或深入的数学知识即可探索数据。该工具支持可视化工作流创建、多种数据分析方法,并提供丰富的插件扩展功能。Orange适用于各类数据科学任务,从数据预处理、特征选择到模型评估,涵盖简单的数据可视化到复杂的机器学习模型构建。作为跨平台工具,Orange支持Windows、Mac和Linux系统,为用户提供灵活且强大的数据分析体验。
MLJ.jl - Julia生态系统中全面的机器学习工具箱
GithubJuliaMLJ元算法开源项目机器学习模型选择
MLJ.jl是Julia语言生态系统中的机器学习工具箱,集成了约200个机器学习模型,提供统一接口和元算法。支持模型选择、调优、评估和组合等功能,适用于机器学习研究和应用。该项目由Alan Turing研究所发起,获得新西兰战略科学投资基金资助,为用户提供完善的文档和贡献指南。
1filellm - 整合多来源数据的命令行工具
Data2LLMGithubLLM命令行工具开源项目数据聚合自动化
Data2LLM是一款命令行工具,能够高效地聚合和预处理数据,支持从本地文件、GitHub仓库、ArXiv论文、YouTube视频等多个来源提取和整合文本内容,生成适用于大型语言模型的高密度提示。工具自动检测源类型,进行文本预处理,并生成XML格式输出,复制到剪贴板,简化操作流程,提升工作效率。
DataDreamer - 生成合成数据和优化模型的开源Python工具
DataDreamerGithubPython库合成数据生成开源开源项目模型训练
DataDreamer 是一个功能强大的开源Python库,专为创建提示工作流、生成合成数据集和训练模型而设计。它支持复杂的多步提示工作流,适用于各种大语言模型。该工具简单易用,且达到研究级别,兼具高效性和可复现性,支持最新技术如量化和LoRA等。无论是研究人员还是普通用户,都可以轻松发布数据集和模型。
xtreme1 - 开源多模态训练数据平台,专注于数据标注、管理和本体管理,支持计算机视觉和大模型项目
AI驱动工具GithubXtreme1多模式训练数据开源项目数据标注计算机视觉
Xtreme1是一款开源多模态训练数据平台,专注于数据标注、管理和本体管理,支持计算机视觉和大模型项目。凭借AI驱动工具,高效进行2D/3D物体检测、分割及LiDAR-摄像头融合,提升效率。平台具有强大的数据管理和质量监控功能,并提供模型结果可视化,辅助模型评估。Xtreme1云端版本长期免费,安装方便,兼容多种操作系统和硬件。
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