Easy Dataset：LLM 微调数据集创建的开源神器

在大语言模型（LLM）微调的赛道上，“数据” 始终是绕不开的核心。无论是通用模型的垂直化适配，还是领域知识的定向注入，高质量、结构化的训练数据往往决定了模型最终的表现。但手动构建这样的数据集，却常被从业者戏称为 “体力活”—— 从文本清洗、内容分割，到问题生成、答案标注，每一步都需要大量时间与精力。

最近，笔者发现了一款名为 Easy Dataset 的开源工具，它精准瞄准了 “LLM 微调数据集创建” 这一痛点，以低门槛、高效率、强扩展性的特性，迅速成为开发者的 “数据助手”。本文将从实战角度，带你体验这款工具的核心功能与技术亮点。

一、开箱即用：从 “0” 到 “数据集” 的全流程体验

Easy Dataset 的定位非常明确：为 LLM 微调提供 “一站式数据集创建服务”。其界面设计简洁直观，即使是新手也能快速上手。我们以 “医疗领域知识微调” 为例，演示其核心流程：

1. 上传文件，智能分割内容

用户可直接上传领域文本（当前支持 TXT，未来计划扩展 PDF、DOC 等），工具会自动按语义或长度分割成 “文本块”（Chunk）。例如，上传一份 “糖尿病诊疗指南”，系统会将其拆分为 “病理机制”“诊断标准”“治疗方案” 等独立片段，避免长文本对模型生成的干扰。

2. 生成问题，覆盖知识要点

基于分割后的文本块，用户可一键调用预配置的 LLM（如 OpenAI、Ollama 等）生成问题。例如，针对 “诊断标准” 片段，工具可能生成：“糖尿病的主要诊断指标有哪些？”“空腹血糖的正常范围是多少？” 等问题。生成的问题支持人工编辑，确保覆盖关键知识。

3. 生成答案，优化数据质量

问题生成后，工具可再次调用 LLM 为每个问题生成答案（支持 “思维链” 优化）。例如，针对 “糖尿病的主要诊断指标”，系统会结合文本内容生成结构化答案，并自动记录答案来源的文本块，方便追溯与校验。生成的答案支持人工修改，确保数据准确性。

4. 导出数据集，适配主流 LLM

最终，用户可将整理好的 “问题 – 答案” 对导出为 OpenAI 格式（或未来支持的其他格式），直接用于模型微调。整个流程从 “上传文件” 到 “导出数据集”，最快仅需数十分钟，效率远超传统手动标注。

二、技术亮点：不止于 “工具” 的深度设计

Easy Dataset 的强大，不仅在于操作的 “傻瓜式”，更在于其底层的技术积累与扩展性设计：

1. 多模型兼容，灵活适配需求

工具支持接入多种 LLM（如 OpenAI、Ollama、智谱 AI 等），用户可通过配置 API 密钥或地址，自由选择模型。例如，若需要低成本生成，可选择本地部署的 Ollama；若追求高精度，可调用 OpenAI 的 GPT-4。这种灵活性，让不同资源条件的开发者都能找到合适的生成方案。

2. 数据管理模块，全生命周期追踪

工具内置 “数据集管理” 功能，支持对生成的问题、答案进行筛选、编辑、标注（如标记 “已确认”“待优化”），并提供分页查询、关键词搜索等功能。此外，每个数据项均记录了生成时间、关联文本块、使用的模型等元信息，方便后续分析与优化。

3. 开源可扩展，社区驱动进化

作为 AGPL 协议的开源项目，Easy Dataset 的代码完全开放（架构文档详细记录了模块设计），开发者可根据需求二次开发。例如，可扩展支持更多文件格式（如 Markdown、CSV），或集成自研的 LLM 生成策略。目前社区已贡献了 “数据集版本管理”“团队协作” 等未来规划，潜力巨大。

三、实战总结：为什么值得尝试？

对于需要 LLM 微调的开发者或团队，Easy Dataset 的价值可总结为三点：

• 降本：自动化生成替代人工标注，大幅减少数据制作时间（实测效率提升 80%+）；

• 提质：LLM 生成 + 人工校验的模式，确保数据覆盖度与准确性；

• 灵活：多模型支持、开源可扩展，适配不同场景与技术栈。

目前，工具已在 “领域知识注入”（如法律、医疗）、“垂类对话模型训练” 等场景中验证了效果。社区还提供了演示视频与详细文档，新手可快速入门。

四、安装和使用

目前 Easy Dataset 支持客户端、NPM、Docker 三种启动方式，所有启动方式均完全在本地处理数据，无需担心数据隐私问题。

客户端启动（适合新手）

为了解决各种本地部署的环境问题，可以直接用客户端启动，支持以下平台：

可以直接到 https://github.com/ConardLi/easy-dataset/releases 下载适合自己系统的安装包：

如果遇到 Github 下载较慢，可以使用网盘下载：https://pan.quark.cn/s/ef8d0ef3785a

NPM 启动（适合开发者）

本项目基于 Next 构建，所以本地只要有 Node 环境就可以通过 NPM 直接启动，适合开发者，需要调试项目的同学：

克隆仓库：

   git clone https://github.com/ConardLi/easy-dataset.git
   cd easy-dataset

安装依赖：

npm install

启动服务器：

   npm run build
   npm run start

Docker启动（适合私有部署）

如果你想自行构建镜像，在云服务或者内网环境私有部署，可以使用项目根目录中的 Dockerfile：

克隆仓库：

   git clone https://github.com/ConardLi/easy-dataset.git
   cd easy-dataset

构建 Docker 镜像：

   docker build -t easy-dataset .

运行容器：

   docker run -d -p 1717:1717 -v {YOUR_LOCAL_DB_PATH}:/app/local-db --name easy-dataset easy-dataset

Github：https://github.com/ConardLi/easy-dataset

Easy Dataset 产品简介：https://docs.easy-dataset.com/