拖拽式处理LLM指令数据，快速搞定数据准备与评估
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。
datasets、promptsource、instruction-dataset-builder
EasyInstruct 是开发框架领域的开源项目，由 zjunlp 开发，2023 年首次发布。
它收录于开发框架分类，该分类目前共有 803 个项目，GitHub 星标数为 407。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-06-30。MIT许可证，完全免费，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：学术研究中构建和清洗指令微调数据集。同类可对比的替代方案包括 datasets、promptsource、instruction-dataset-builder。
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