Data-Juicer

Sistema de processamento de dados completo, fornecendo dados de alta qualidade para modelos de linguagem amplos.

Produto ComumProdutividadeAprendizado de máquinaCiência de dados

Data-Juicer é um sistema de processamento de dados multimodais completo, projetado para fornecer dados de maior qualidade, mais ricos e mais fáceis de digerir para modelos de linguagem amplos (LLMs). Ele oferece uma biblioteca de processamento de dados sistematizada e reutilizável, suporta o desenvolvimento colaborativo de dados e modelos, permite iterações rápidas por meio de um laboratório de sandbox e fornece feedback baseado em dados e modelos, visualização e avaliação automática multidimensional, ajudando os usuários a entender e melhorar seus dados e modelos. O Data-Juicer está em constante atualização e manutenção, com recursos, receitas de dados e conjuntos de dados sendo adicionados e aprimorados regularmente.

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Data-Juicer Situação do Tráfego Mais Recente

Data-Juicer Tendência de Visitas

Data-Juicer Distribuição Geográfica das Visitas

Data-Juicer Fontes de Tráfego

Data-Juicer Alternativas

Visualizador GraphRAG — Uma ferramenta web para visualizar e explorar a ferramenta GraphRAG da Microsoft.

AI-Data-Analysis-MultiAgent — Sistema de análise de dados multiagente impulsionado por IA

equipe-de-ciência-de-dados-com-ia — Uma equipe de ciência de dados impulsionada por IA que ajuda os usuários a concluir tarefas comuns de ciência de dados mais rapidamente.

DataChain — Biblioteca moderna de dataframes Python, projetada para inteligência artificial.

Sparsh — Representação tátil autossupervisionada para sensoriamento tátil baseado em visão.

MedTrinity-25M — Conjunto de dados médicos multimodais em larga escala

IncarnaMind — Converse com seus documentos usando modelos de linguagem grandes como o GPT.

AgentScope — Plataforma para construção de aplicativos multiagentes com suporte para modelos de linguagem grandes.

DB-GPT — Framework de desenvolvimento de aplicativos de dados nativos de IA

llama-recipes — Coleção de bibliotecas e scripts de exemplo para o ajuste fino do modelo Meta Llama.

kan-gpt — Modelo de linguagem baseado em transformadores pré-treinados generativos (GPTs) implementado usando Redes de Kolmogorov-Arnold (KANs).

ScrapeGraph-AI — Biblioteca Python de web scraping baseada em IA para extração automatizada de informações da web.

MM1 — A Apple lançou o modelo de linguagem multimodal MM1

ml-ferret — Modelo de linguagem de aprendizado de máquina (MLLM) de ponta a ponta, que permite referência e localização precisas.

Kanaries — Descubra insights de dados com um clique e redefina seu fluxo de trabalho de análise de dados.

Alteryx — Plataforma de automação de análise e ciência de dados

PredictEasy — Plataforma de análise de dados de IA sem código

Coefficient AI — Potencie suas planilhas com o GPT

Agente de Ciência de Dados no Colab — Assistente de ciência de dados do Colab baseado no Gemini, que gera automaticamente código completo para notebooks Colab.

Crawl4LLM — Uma ferramenta de web scraping eficiente para pré-treinamento de LLM, focada em extração eficiente de dados de alta qualidade.

camelAI — Ferramenta de análise de dados impulsionada por IA, que permite obter insights de negócios sem precisar de SQL.

Índice Econômico Anthropic — O Índice Econômico Anthropic visa estudar o impacto de longo prazo da IA no mercado de trabalho e na economia.

LLaSA_training — LLaSA: amplia o tempo de treinamento e a demanda computacional em tempo de teste da síntese de voz baseada em LLaMA

stocks-insights-ai-agent — Aplicativo full-stack baseado em LLM e LangChain para recuperação de dados e notícias de ações.

Finbar — Oferece dados financeiros globais básicos, integrando-se rapidamente a modelos e auxiliando analistas financeiros modernos em seu trabalho eficiente.

Nemotron-CC — Transforma o Common Crawl em um conjunto de dados de pré-treinamento de longo prazo refinado

vectrix-graphs — Uma biblioteca gráfica para embeddings de múltiplos modelos, suportando a visualização de diversos modelos e tipos de dados.

InternVL2_5-8B-MPO — Modelo de linguagem grande multimodais, demonstrando desempenho geral excepcional.

InternVL2_5-4B-MPO-AWQ — Modelo de linguagem grande multimodal, otimizado para interação imagem-texto.

Valley 2.0 — Modelo de linguagem grande multi-modal, aprimora a capacidade de processamento de dados de texto, imagem e vídeo.