This is the Windows app named Synthetic Data Kit whose latest release can be downloaded as synthetic-data-kitsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Download and run online this app named Synthetic Data Kit with OnWorks for free.
इस ऐप को चलाने के लिए इन निर्देशों का पालन करें:
- 1. इस एप्लिकेशन को अपने पीसी में डाउनलोड करें।
- 2. हमारे फ़ाइल प्रबंधक में https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस उपयोगकर्ता नाम के साथ दर्ज करें जो आप चाहते हैं।
- 3. इस एप्लिकेशन को ऐसे फाइल मैनेजर में अपलोड करें।
- 4. इस वेबसाइट से कोई भी ओएस ऑनवर्क्स ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें, लेकिन बेहतर विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर।
- 5. ऑनवर्क्स विंडोज ओएस से आपने अभी शुरुआत की है, हमारे फाइल मैनेजर को https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस यूजरनेम के साथ जाएं जो आप चाहते हैं।
- 6. एप्लिकेशन डाउनलोड करें और इसे इंस्टॉल करें।
- 7. अपने Linux वितरण सॉफ़्टवेयर रिपॉजिटरी से वाइन डाउनलोड करें। एक बार इंस्टॉल हो जाने पर, आप ऐप को वाइन के साथ चलाने के लिए डबल-क्लिक कर सकते हैं। आप PlayOnLinux को भी आज़मा सकते हैं, जो वाइन पर एक फैंसी इंटरफ़ेस है जो आपको लोकप्रिय विंडोज़ प्रोग्राम और गेम इंस्टॉल करने में मदद करेगा।
वाइन लिनक्स पर विंडोज सॉफ्टवेयर चलाने का एक तरीका है, लेकिन विंडोज की आवश्यकता नहीं है। वाइन एक ओपन-सोर्स विंडोज संगतता परत है जो किसी भी लिनक्स डेस्कटॉप पर सीधे विंडोज प्रोग्राम चला सकती है। अनिवार्य रूप से, वाइन खरोंच से पर्याप्त विंडोज़ को फिर से लागू करने की कोशिश कर रहा है ताकि वह उन सभी विंडोज़ अनुप्रयोगों को वास्तव में विंडोज़ की आवश्यकता के बिना चला सके।
स्क्रीनशॉट
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Synthetic Data Kit
वर्णन
Synthetic Data Kit is a CLI-centric toolkit for generating high-quality synthetic datasets to fine-tune Llama models, with an emphasis on producing reasoning traces and QA pairs that line up with modern instruction-tuning formats. It ships an opinionated, modular workflow that covers ingesting heterogeneous sources (documents, transcripts), prompting models to create labeled examples, and exporting to fine-tuning schemas with minimal glue code. The kit’s design goal is to shorten the “data prep” bottleneck by turning dataset creation into a repeatable pipeline rather than ad-hoc notebooks. It supports generation of rationales/chain-of-thought variants, configurable sampling, and guardrails so outputs meet format constraints and quality checks. Examples and guides show how to target task-specific behaviors like tool use or step-by-step reasoning, then save directly into training-ready files.
विशेषताएं
- Four-stage CLI pipeline from ingest to export
- Generation of QA pairs and reasoning traces
- Configurable prompting, sampling, and filters
- Training-ready output formats for fine-tuning
- Quality checks and schema validation
- Examples targeting task-specific reasoning
प्रोग्रामिंग भाषा
अजगर
श्रेणियाँ
This is an application that can also be fetched from https://sourceforge.net/projects/synthetic-data-kit.mirror/. It has been hosted in OnWorks in order to be run online in an easiest way from one of our free Operative Systems.
