演示#
此文件夹同时包含用于体验 Data-Juicer 的交互式演示,以及用于展示特定 功能和工作流的功能示例。
演示和示例使用的样例数据集位于 data 子目录。
交互式演示#
使用相应目录中的 app.py 运行交互式演示:
cd <subdir_of_demos>
streamlit run app.py
初探索 (
overview_scan)该示例介绍了 Data-Juicer 的基本概念和功能,例如特性、配置系统,算子等等。
数据处理回路 (
data_process_loop)该示例用来分析和处理数据集,并给出处理前后数据集的统计信息比对。
词法多样性可视化 (
data_visualization_diversity)该示例可以用来分析 CFT 数据集的动词-名词结构,并绘制成sunburst层级环形图表。
算子效果可视化 (
data_visualization_op_effect)该示例可以分析数据集的统计信息,并根据这些统计信息可以显示出每个
Filter算子在不同阈值下的效果。
统计信息可视化 (
data_visualization_statistics)该示例可以分析数据集,并获得多达13种统计信息。
处理 CFT 中文数据 (
process_cft_zh_data)以 Alpaca-CoT 的部分中文数据为例,演示了 LLM 中指令跟随微调数据和有监督微调数据的分析和处理流程。
处理预训练科学文献类数据 (
process_sci_data)以 arXiv 的部分数据为例,演示了如何处理 LLM 预训练中的科学文献类数据的分析和处理流程。
处理预训练代码类数据 (
process_code_data)以 Stack-Exchange 的部分数据为例,演示了如何处理 LLM 预训练中的代码类数据的分析和处理流程。
文本质量打分器 (
tool_quality_classifier)该示例提供了3种文本质量打分器,对数据集进行打分评估。
按语言分割数据集 (
tool_dataset_splitting_by_language)该示例按照语言将数据集拆分为不同的子数据集。
数据混合 (
data_mixture)该示例从多份数据集中进行采样并混合为一个新的数据集。
功能示例#
请参照相应子目录中的说明运行以下功能示例。
分区和检查点 (
partition_and_checkpoint)该演示展示了带分区、检查点和事件日志的分布式处理。它演示了新的作业管理功能,包括资源感知分区、全面的事件日志记录和处理快照工具,用于监控作业进度。
弹性分片 (
elastic_sharding)该演示预先切分 JSONL 数据集,通过一条命令启动任意数量的 DLC Worker,再由 Worker 通过共享 POSIX 文件系统动态认领分片,并在各节点内部使用 Ray 处理;同时提供纯 CPU 和 CPU/GPU 混合 recipe。