Инструменты разработчика
Axolotl
Axolotl — free, open-source LLM fine-tuning framework: LoRA, QLoRA and expert-parallel training, Apache-2.0
★ 12,7 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →LibreAI / Инструменты разработчика / easy-dataset
// devtools · ConardLi/easy-dataset
easy-dataset
easy-dataset — проект с открытым исходным кодом из категории «Инструменты разработчика» от ConardLi (ConardLi/easy-dataset на GitHub). У него 14 981 звезда на GitHub и 1 533 форка, он распространяется по лицензии AGPL-3.0 и последний раз обновлялся на GitHub 1 мая 2026.
Turn domain documents into high-quality LLM fine-tuning, RAG and evaluation datasets through a visual UI.
★ 15,0 тыс. звёзд⑂ 1,5 тыс. форковAGPL-3.0обновлено май 2026
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте
Факты о проекте
- Репозиторий
- ConardLi/easy-dataset
- Звёзды GitHub
- 14 981
- Форки
- 1 533
- Лицензия
- AGPL-3.0
- Последнее обновление на GitHub
- 1 мая 2026
- Категория
- Инструменты разработчика
- Тип страницы
- Полное руководство по установке
- Официальный сайт
- Official site
// как это работает
Как это работает
- Gather your domain documents
Collect the PDFs, Word files, Markdown, EPUB or other documents you want to turn into training or evaluation data.
- Run the app
Start Easy Dataset with Docker Compose or npm, then open it in your browser at http://localhost:1717.
- Configure a model and import documents
Connect an LLM API (or a local Ollama model), import your files, and let parsing, splitting and the domain label tree run.
- Generate, review and export
Generate questions and answers, check quality scores, then export in Alpaca or ShareGPT format, generate a LLaMA Factory config, or upload to Hugging Face.
// возможности
Почему его любят
Intelligent document processing
Parses PDF, Markdown, DOCX, TXT, EPUB and more, with multiple splitting algorithms (Markdown structure, recursive, fixed length, code-aware) and visual segmentation.
Question and answer generation
Auto-extracts questions from text segments and generates answers and chain-of-thought with an LLM, guided by a domain label tree built from your documents.
Multiple dataset types
Builds single-turn QA, multi-turn dialogue and image QA datasets, plus data distillation straight from domain topics without uploading documents.
Model evaluation system
Generates evaluation sets (true/false, choice, short-answer, open-ended), runs judge-model scoring with custom rules, and offers a double-blind human arena.
Training-ready exports
Exports Alpaca, ShareGPT and other formats as JSON/JSONL, with balanced export per tag, one-click LLaMA Factory config generation and direct Hugging Face upload.
Task and resource management
Background batch processing with a task center, token and API-call monitoring dashboards, custom project prompt templates and a 3-model testing playground.
Advertisement
// запустите сами
Запустите сами
- Clone the repository
Clone Easy Dataset and enter the project directory.
git clone https://github.com/ConardLi/easy-dataset.git cd easy-dataset - Install and build with npm
Install dependencies and build the app (Docker users can skip this and use the official image instead).
npm install npm run build - Start the app
Launch the server and open the UI in your browser.
npm run start # then open http://localhost:1717
// сценарии использования
Что можно создать
- Creating an SFT dataset from a company's internal manuals and support documents.
- Generating an evaluation set to measure a fine-tuned model or RAG recall in a vertical domain.
- Distilling question-answer pairs from domain topics when no source documents exist.
- Comparing up to three models side by side in the testing playground before choosing one.
Advertisement
// вопросы и ответы
Вопросы и ответы
Who maintains Easy Dataset?
It is developed by ConardLi and community contributors; an accompanying paper is on arXiv (2507.04009).
Is it free to use?
The software is open source under AGPL-3.0, so self-hosting is free; note AGPL conditions apply if you offer it as a network service.
Does it need a paid API key?
It needs an LLM to generate questions and answers: you can use a paid provider's API key, or a local Ollama model at no API cost.
How does it compare with writing dataset scripts by hand?
Easy Dataset replaces ad-hoc parsing/splitting/generation scripts with a visual pipeline, quality scoring and one-click exports to training formats and LLaMA Factory.
How do I get started?
Clone the repo (or pull the Docker image), start it, open http://localhost:1717, connect a model, and import your first documents.
// продолжить изучение
Похожие инструменты
Инструменты разработчика
llm-course
A free course to get into large language models, with roadmaps and runnable Colab notebooks
★ 83,3 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →Инструменты разработчика
rocketride-server
A high-performance AI pipeline engine - build LLM workflows as portable .pipe files
★ 17,8 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →Инструменты разработчика
slides_maker
Turn papers and code into editable PPTX slides with charts and speaker notes.
★ 538 звёздMIT
Смотреть руководство →Инструменты разработчика
headroom
Compress tool outputs, logs and RAG chunks before they reach the LLM — same answers, fewer tokens
★ 74,7 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →Инструменты разработчика
econ-writing-skill
Turn your AI assistant into an expert economics-paper writer.
★ 638 звёздMIT
Смотреть руководство →// альтернативы
Альтернативы: Инструменты разработчика
Другие проекты из категории «Инструменты разработчика» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если easy-dataset вам не подходит.
- OpenCode★ 211,6 тыс.
The open source coding agent
- Transformers★ 166,9 тыс.
The model-definition framework behind modern AI — thousands of pretrained transformers for text, vision, and audio.
- claude-code★ 149,7 тыс.
Anthropic's agentic coding tool that lives in your terminal and works across your whole codebase
- cc-switch★ 141,3 тыс.
Cross-platform desktop all-in-one manager for Claude Code, Codex, OpenCode and other coding agents
- codex★ 128,2 тыс.
OpenAI's lightweight coding agent that runs locally in your terminal
// ещё в категории devtools
Больше проектов: Инструменты разработчика
Соседние проекты из категории «Инструменты разработчика» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к easy-dataset — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.
- superset★ 15,0 тыс.
Agentic IDE that runs 100+ parallel coding agents in isolated workspaces on your own subscriptions.
- LM Evaluation Harness★ 14,4 тыс.
LM Evaluation Harness — EleutherAI framework for few-shot evaluation of language models across many tasks, MIT
- Skill_Seekers★ 15,1 тыс.
Convert documentation sites, GitHub repos and PDFs into Claude AI skills and RAG-ready knowledge assets.
- context-engineering-intro★ 13,9 тыс.
Context engineering is the new vibe coding - it's the way to actually make AI coding assistants work. Claude Code is the best for this so that's what this re…
- plandex★ 15,7 тыс.
Open-source terminal AI coding agent built for large projects and multi-step, real-world tasks.
- litgpt★ 13,7 тыс.
20+ high-performance LLMs implemented from scratch, with proven recipes to pretrain, finetune and deploy.
Получить easy-dataset
Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.