DataDreamer

Herramienta para generar datos sintéticos, entrenar y alinear modelos.

Producto ComúnProgramaciónPythonPNL

DataDreamer es una potente biblioteca de código abierto en Python para la creación de prompts, la generación de datos sintéticos y los flujos de trabajo de entrenamiento. Está diseñada para ser sencilla, extremadamente eficiente y de calidad investigadora. DataDreamer admite la creación de flujos de trabajo de prompts, la generación de conjuntos de datos sintéticos, la alineación y ajuste fino de modelos, el ajuste fino con instrucciones y la destilación de modelos. Se caracteriza por su simplicidad, calidad investigadora, eficiencia y reproducibilidad, además de simplificar el intercambio de conjuntos de datos y modelos.

Crear flujos de trabajo de prompts
Generar conjuntos de datos sintéticos
Alinear y ajustar modelos
Ajuste fino con instrucciones
Destilación de modelos
Compartir y reproducir flujos de trabajo

Aprendizaje automático
procesamiento del lenguaje natural
aumento de datos
entrenamiento de modelos

Los investigadores utilizan DataDreamer para generar conjuntos de datos sintéticos para entrenar y probar nuevos modelos de procesamiento del lenguaje natural.
Los científicos de datos utilizan DataDreamer para ajustar finamente y realizar un ajuste fino con instrucciones en modelos existentes para mejorar el rendimiento del modelo.
Los educadores utilizan DataDreamer para crear conjuntos de datos sintéticos para fines educativos
ayudando a los estudiantes a comprender los conceptos del aprendizaje automático.

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DataDreamer Alternativas

DataDreamer — Herramienta para generar datos sintéticos, entrenar y alinear modelos.

RWKV-6 Mezcla de Expertos — El modelo más grande de la familia RWKV, que utiliza la técnica MoE para mejorar la eficiencia.

TRELLIS — Modelo generativo 3D que permite la creación de activos 3D de alta calidad y diversidad.

Ingeniería de Prompts — Un repositorio integral de recursos sobre Ingeniería de Prompts

GenAI_Agents — Un repositorio completo de recursos para el desarrollo e implementación de agentes de IA generativa.

Flux Gym — Interfaz de usuario sencilla para el entrenamiento de FLUX LoRA, compatible con configuraciones de VRAM bajas.

Técnicas RAG — Conjunto revolucionario de técnicas de sistemas de generación mejorada mediante recuperación.

ai-toolkit — Conjunto de scripts de IA, principalmente para el modelo Stable Diffusion.

ComfyUI-LuminaWrapper — Un envoltorio de Python para el modelo Lumina

LlamaParse — Herramienta de análisis de LLAMA

Altern — Centro comunitario de productos, herramientas y recursos de IA

TurboScripter — Streamlit es una biblioteca de Python de código abierto para construir rápidamente aplicaciones de datos y prototipos de productos de aprendizaje automático.

Scikit-learn — Biblioteca de aprendizaje automático de Python

PyCaret — Biblioteca de aprendizaje automático de Python de bajo código

Create ML — Marco de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático oficial de Apple

Cerebrium — Framework de aprendizaje automático para construir e implementar modelos de IA

Liner.ai — Herramienta de aprendizaje automático sin necesidad de codificación

Generador Firecrawl LLMs.txt — Herramienta para generar archivos de texto integrados en sitios web para el entrenamiento e inferencia de LLM

AoT — Atom of Thoughts (AoT) es un marco para mejorar el rendimiento de la inferencia de los modelos de lenguaje grandes.

Modelos de Traducción de Firefox — Modelo de traducción automática neuronal acelerado por CPU optimizado para la función de traducción del navegador Firefox.

Cliprun — Convierte cualquier página web en un entorno de programación Python; ejecuta código sin configuración.

Agente de Ciencia de Datos en Colab — Asistente de ciencia de datos de Colab basado en Gemini, que genera automáticamente el código completo del cuaderno de Colab.

3FS — 3FS es un sistema de archivos distribuido de alto rendimiento, diseñado específicamente para cargas de trabajo de entrenamiento e inferencia de IA.

smallpond — Un framework de procesamiento de datos ligero basado en DuckDB y 3FS

Probly — Una aplicación de escritorio impulsada por IA que combina la funcionalidad de una hoja de cálculo con la capacidad de análisis de datos de Python.

Thunder Compute — Proporciona el servicio de nube GPU más económico del mundo, impulsando el desarrollo de IA/ML autohospedado.

olmOCR — olmOCR es un conjunto de herramientas para linealizar PDF para el entrenamiento de conjuntos de datos LLM.

TensorPool — TensorPool es una plataforma de GPU en la nube que simplifica el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático.

MLGym — MLGym es un nuevo marco y punto de referencia para avanzar en la investigación de agentes de IA.

kg-gen — Herramienta de inteligencia artificial que extrae grafos de conocimiento de cualquier texto.