distilabel

基于论文的合成数据流水线，快速生成高质量 AI 反馈数据。

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开数据集 🍴 复刻 264 🐛 待处理 116 👀 关注 24

访问官网 ↗ GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 3456

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源框架，Apache-2.0 许可证，完全免费，可自行部署使用。

项目预览

项目数据

分类数据集

开发团队argilla-io

官网地址https://distilabel.argilla.io

GitHubhttps://github.com/argilla-io/distilabel

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源框架，Apache-2.0 许可证，完全免费，可自行部署使用。

访问状态✅ 目前可打开

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型ai,huggingface,llms,openai,python,rlaif,rlhf,synthetic-data,synthetic-dataset-generation

GitHub 星标★ 3456

上线时间2023-10-16 00:00:00

代码更新2026-11-09

仓库体积598.2 MB

本站数据更新2026-11-10

维护状态活跃

收录时间2026-08-10

浏览次数17

项目介绍

Distilabel 是一个面向工程师的合成数据与 AI 反馈框架，旨在帮助用户快速构建可靠、可扩展的数据流水线。它基于经过验证的研究论文，将复杂的合成数据生成和 AI 反馈流程标准化，解决了传统数据标注成本高、质量不稳定、难以规模化的问题。核心能力包括：支持从多种数据源（如 HuggingFace、OpenAI）加载数据，提供丰富的预构建任务和提示模板，支持 RLHF/RL-AIF 等先进训练数据流程，并集成了分布式计算和缓存机制，确保流水线的高效执行和可复现性。通过声明式 API，用户可以轻松定义、运行和监控数据流水线，从而加速 LLM 微调和评估的数据准备工作。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-10 · 当前星标 ★ 3456

技术标签

ai huggingface llms openai python

使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：库/依赖 3 步

环境要求

Python 3.9 或更高版本
已安装 pip 包管理工具
可访问 PyPI 的网络环境

安装与启动步骤

1检查 Python 版本

README 要求 Python 3.9+，先确认本机 Python 版本满足要求。
```
python --version
```
2安装 distilabel

使用 pip 从 PyPI 安装最新版，加 --upgrade 可升级已有版本。
```
pip install distilabel --upgrade
```
3验证安装结果

安装完成后可在 Python 中尝试导入 distilabel；README 未提供启动命令，导入无报错即基础可用。