EasyInstruct

拖拽式处理LLM指令数据,快速搞定数据准备与评估

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 36 🐛 待处理 1 👀 关注 6
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 407
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源框架,MIT许可证,完全免费,无付费版本。

项目预览

EasyInstruct 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队zjunlp
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源框架,MIT许可证,完全免费,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型api,chain-of-thought,chatgpt,easyinstruct,gpt,gpt-3,in-context-learning,instructions,knowlm,large-language-models,llama,multimodal,prompt,prompting,pypy-library,python,reasoning,tool
GitHub 星标★ 407
上线时间2023-03-07 00:00:00
代码更新2024-12-23
仓库体积19.1 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

EasyInstruct 是一个面向大语言模型(LLM)的指令处理框架,旨在简化指令数据的构建、处理和评估流程。它解决了研究人员和开发者在准备微调或评估数据时,需要手动编写大量代码来处理指令格式、拆分数据集、调用外部API等繁琐问题。核心能力包括:提供统一的指令数据模型,支持多种指令格式的解析与生成;内置数据拆分、筛选和去重等预处理功能;集成多个LLM API(如GPT、Claude等),方便进行指令生成和评估;提供可扩展的模块化设计,便于用户自定义处理流程。该框架基于Python,易于安装和使用,适合学术研究和工业应用。

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 2026-08-09 · 当前星标 ★ 407

核心亮点

  • 提供统一指令数据模型,支持多种格式转换,减少数据适配工作量
  • 内置数据拆分、筛选等预处理功能,开箱即用
  • 集成主流LLM API,支持指令生成与自动评估,提升效率

不足之处

  • 项目早期,文档和社区支持尚待完善
  • 部分高级功能依赖外部API,可能增加使用成本

适用场景

  • 学术研究中构建和清洗指令微调数据集
  • 企业快速生成和评估指令数据以优化模型
  • 开发者在多模型间迁移指令数据时统一格式

替代项目

datasets、promptsource、instruction-dataset-builder

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