DataDreamer

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DataDreamer: Prompt. Generate Synthetic Data. Train & Align Models. 🤖💤

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- - cla.yml
  - release.yml
  - tests.yml
- - __init__.py
  - conf.py
  - docstrings.py
  - index.rst
- .gitignore
- make.bat
- Makefile
- - .gitignore
  - _boot.sh
  - _command.sh
  - _lock.sh
  - _setup.sh
  - args_log.sh
  - config_log.sh
  - full_reset.sh
  - install_log.sh
  - reset.sh
  - reset_venv.sh
  - series_log.sh
  - stderr_log.sh
  - stdout_log.sh
  - submission_log.sh
  - tag.sh
- - post-checkout
  - pre-commit
- - extensions.json
  - settings.json
  - tasks.json
- .python-version
- docs.sh
- format.sh
- lint.sh
- package.sh
- package_publish.sh
- project.env
- run.sh
- - __init__.py
  - _cachable.py
  - _parallel_cachable.py
- - __init__.py
  - datasets_reset_state_hack.py
  - setfit_import_hack.py
- - .gitkeep
- - __init__.py
  - datasets.py
  - utils.py
- - __init__.py
  - embedder.py
  - openai_embedder.py
  - parallel_embedder.py
  - sentence_transformers_embedder.py
  - together_embedder.py
- - __init__.py
- - __init__.py
  - _chat_prompt_templates.py
  - _litellm.py
  - _llm_api.py
  - _tokenizers.py
  - ai21.py
  - anthropic.py
  - bedrock.py
  - cohere.py
  - ctransformers.py
  - google_ai_studio.py
  - hf_api_endpoint.py
  - hf_transformers.py
  - llm.py
  - mistral_ai.py
  - openai.py
  - openai_assistant.py
  - parallel_llm.py
  - petals.py
  - together.py
  - vertex_ai.py
  - vllm.py
- - __init__.py
  - logger.py
- - __init__.py
  - pickle.py
- - __init__.py
  - builtin_tasks.py
  - debug.py
  - devices.py
  - environment.py
  - pennnlp.py
  - persistent_storage.py
  - report.py
  - serve.py
- - __init__.py
  - embedding_retriever.py
  - parallel_retriever.py
  - retriever.py
- - __init__.py
  - data_card.py
  - step.py
  - step_background.py
  - step_export.py
  - step_operations.py
  - step_output.py
- - __init__.py
  - hf_classification_task_model.py
  - parallel_task_model.py
  - task_model.py
- - __init__.py
  - conftest.py
  - test_cli.py
  - test_datadreamer.py
  - test_package.py
- - __init__.py
  - _train_hf_base.py
  - train_hf_classifier.py
  - train_hf_dpo.py
  - train_hf_finetune.py
  - train_hf_ppo.py
  - train_hf_reward_model.py
  - train_openai_finetune.py
  - train_sentence_transformer.py
  - train_setfit_classifier.py
  - trainer.py
- - __init__.py
  - arg_utils.py
  - background_utils.py
  - collection_utils.py
  - device_utils.py
  - distributed_utils.py
  - fingerprint_utils.py
  - fs_utils.py
  - hf_chat_prompt_templates.py
  - hf_hub_utils.py
  - hf_model_utils.py
  - hf_structured_decoding_utils.py
  - hf_training_utils.py
  - import_utils.py
  - ring_utils.py
  - str_utils.py
  - time_utils.py
- .env
- .gitignore
- .secrets.template.env
- __cli__.py
- __init__.py
- __main__.py
- datadreamer.py
- py.typed
- requirements-accelerator-device.txt
- requirements-cpu.txt
- requirements-dev.txt
- requirements-test.txt
- requirements.txt
.cirun.yml
.gitignore
LICENSE.txt
pyproject.toml
README.md

🚀 설치 가이드

1. 코드 내려받기

git clone https://github.com/datadreamer-dev/DataDreamer

깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.

cd DataDreamer

방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.

2. Python

쉬움 추천

사전 준비물

Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
Python 3 설치 시 'Add Python to PATH' 옵션을 꼭 체크하세요 (Windows).

<p align="center"><b>Installation</b></p> <pre lang="bash">pip3 install datadreamer.dev</pre>

requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.

✅ 에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

3. Make

보통

사전 준비물

Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
Make Linux/macOS는 보통 기본 설치되어 있습니다. Windows는 별도 설치(예: MSYS2, WSL)가 필요합니다.

cd docs

이 프로젝트의 관련 파일이 하위 폴더 안에 있어서, 먼저 그 폴더로 이동합니다.

make

생성된 빌드 설정을 바탕으로 실제 컴파일을 진행해 실행 파일을 만듭니다.

✅ 에러 없이 끝나면 성공입니다. 생성된 실행 파일을 직접 실행해보세요.

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