介绍合成数据工作坊：轻松创建合成数据集的门户
概述
我很高兴能分享合成数据工作坊，这是一个旨在帮助那些GPU资源有限的用户无需大量设置即可生成合成数据集的Space。这个Space是一个实验，它使用Hugging Face Spaces提供了一个即用型计算环境，以促进合成数据的创建。
什么是合成数据？
合成数据是指旨在模仿真实世界数据的人工生成数据。它通过算法使用模型或模拟创建，是机器学习中宝贵的资源。随着大型语言模型（LLMs）的出现，使用合成数据来创建和训练这些模型的现象激增。在过去一年中，对合成数据的兴趣显著增长。
为什么选择合成数据？
开放式LLM的质量不断提高，使得使用开放模型和库创建合成数据比以往任何时候都更加可行。以前，为许多任务生成数据集既耗时又昂贵，而且一旦数据集创建，就很难进行大幅修改。合成数据使一个人能够为各种任务创建大型数据集，用于模型训练和微调。
尽管对合成数据的大部分兴趣集中在改进LLM上，但使用合成数据进行其他机器学习管道，包括训练更小、特定任务的模型，也有诸多理由。
创建合成数据的障碍
尽管取得了进步，但对于GPU资源有限的用户来说，从一个合适的合成数据生成环境开始可能充满挑战。环境设置可能既耗时又低效。这就是合成数据工作坊的用武之地。
合成数据工作坊的特点
合成数据工作坊是一个Hugging Face Space模板，旨在简化使用流行的开源库生成合成数据。
包含的库和工具
除了这些库之外，该空间还提供了一组Jupyter Notebook，指导用户生成合成数据集。这些Notebook可以轻松适应与您的数据集配合使用，并解释所涉及的步骤和过程，从而使用户能够将该方法应用于未来的项目。
即用型环境
- 预配置了所有必需的库。
- 无需本地GPU设置。
全面教程
- 循序渐进的指南。
- 示例Notebook。
涵盖主题
有一个用于生成合成数据以训练Sentence Transformers模型的示例管道。根据用户兴趣，可能会对其他Notebook进行完善并添加到空间中🤗
如何使用此空间
复制此空间
- 复制此空间以创建您自己的实例。
- 选择将空间设为私有或公开。
- 如果您计划将空间设为公开，请添加
JUPYTER_TOKEN密钥。 - 选择所需的硬件：运行大多数Notebook需要GPU。
- 添加一个小型磁盘，以便在会话之间保存您的工作。
选择合适的GPU
该空间大量使用vLLM，需要GPU。您可以从较小的GPU开始，然后根据需要升级到较大的GPU，尤其是在运行更大的模型或扩展您生成的数据时。您也可以在CPU上运行此空间，但使用CPU硬件时将无法使用LLM。
后续步骤
合成数据工作坊是一个实验性空间，我渴望收到社区的反馈。请告诉我哪些方面做得好，哪些方面可以改进，以及您希望看到哪些其他功能或教程。
请继续关注更多更新和教程，祝您数据生成愉快！
