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# Unsloth 数据配方

Unsloth Studio 的 Data Recipes 允许你上传 PDF 或 CSV 等文档文件，并将其转换为可用/合成数据集。你可以通过图节点工作流以可视化方式创建和编辑数据集。在深入了解 Unsloth Data Recipes 之前，本指南会先带你了解基础知识。

<div data-with-frame="true"><figure><img src="/files/d7a623c1009dd96e330afd7e279e05a2e03ae91b" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>

### Data Recipes 如何工作

Data Recipes 遵循相同的基本流程。你打开 recipes 页面，创建或选择一个 recipe，在编辑器中构建工作流，验证并运行预览，然后在输出看起来正确后运行完整数据集。添加种子数据和生成块，验证工作流，预览示例输出，然后运行完整的数据集构建。Unsloth Data Recipes 由 **NVIDIA Nemo** [**Data Designer**](https://github.com/NVIDIA-NeMo/DataDesigner).

<div data-with-frame="true"><figure><img src="/files/1a3a53c44a59a493bdab62f046b2394ef4c81b59" alt=""><figcaption><p>生成数据集并微调模型的示例</p></figcaption></figure></div>

一眼看去，常见的工作流应如下所示：

1. 打开 recipes 页面。
2. 创建一个新 recipe 或打开一个已有 recipe。
3. 添加块来定义你的数据集工作流。
4. 点击 **验证** 以便尽早发现配置问题。
5. 运行预览以快速检查示例行。
6. 当 recipe 准备好后，运行完整的数据集构建。
7. 在图中或在 **执行记录** 视图中查看更多详细信息。
8. 在 **Unsloth** 中选择生成的数据集并微调模型。

### 开始使用

recipes 页面是主要入口。Recipes 会本地存储在浏览器中，因此你之后可以返回并继续已保存的工作。从这里，你可以创建一个空白 recipe，或者打开一个引导式学习 recipe。

{% hint style="info" %}
Recipes 可以导出和导入，因此很容易与其他 Unsloth 用户共享工作流 :tada:。如果你想构建特定的数据集模式，可以在 Unsloth Discord 中提问。也许有人已经有可以分享的 recipe。
{% endhint %}

<div data-with-frame="true"><figure><img src="/files/93d865e1fd9db417fb274e07e115a05dde2834e7" alt="" width="563"><figcaption><p>Recipes 主页</p></figcaption></figure></div>

如果你刚接触工作流的概念，学习型 recipes 是最快了解种子数据、提示词、表达式和验证器如何在一个可运行示例中协同工作的方式。如果你已经知道想要的数据集形状，从空白开始通常更快。

#### 选择起始路径

<table><thead><tr><th>如果你想要：</th><th>从以下开始：</th><th data-hidden></th></tr></thead><tbody><tr><td><sub><strong>快速构建自定义工作流</strong></sub></td><td><sub><strong>从空白开始</strong></sub></td><td></td></tr><tr><td><sub><strong>通过示例了解产品</strong></sub></td><td><sub><strong>从学习型 recipe 开始</strong></sub></td><td></td></tr><tr><td><sub><strong>继续之前的工作</strong></sub></td><td><sub><strong>打开已保存的 recipe</strong></sub></td><td></td></tr></tbody></table>

### 你在编辑器中构建的内容

编辑器是 recipe 成形的地方。你可以从块面板添加块，在对话框中进行配置，在画布上连接它们，然后验证或运行工作流。

<div data-with-frame="true"><figure><img src="/files/d717680dce538e114d9534e5c62895753457b2e1" alt="" width="563"><figcaption><p>构建产品描述工作流的示例</p></figcaption></figure></div>

{% columns %}
{% column %}
编辑器有几个核心部分：

* recipe 标题栏，你可以在这里重命名 recipe 并在以下内容之间切换： **编辑器** 和 **执行记录**
* 画布，recipe 图在这里显示
* 块面板，你可以在这里添加新块
* 配置对话框，你可以在这里定义提示词、引用、模型别名、验证器和种子设置。
* 悬浮 **运行** 和 **验证** 控件
* 这里还需要补充更多内容

{% endcolumn %}

{% column %}
recipe 中最常见的块有：

* **种子** 用于来自 Hugging Face、本地结构化文件的输入数据，或将非结构化文档切分成行。
* **LLM + 模型** 用于提供方、模型配置、LLM 生成块以及共享工具配置文件。
* **表达式** 用于基于 Jinja2 的转换，不需要调用 LLM。
* **验证器** 用于使用内置的 Python、SQL 和 JavaScript/TypeScript 代码检查器过滤不良生成代码。
* **采样器** 用于类别和子类别等确定性列。
  {% endcolumn %}
  {% endcolumns %}

### 引用如何工作

大多数生成数据的块（有少数例外）都会成为后续块的引用。这是 Data Recipes 背后的核心思想之一。你只创建一次值，然后在提示词、表达式、结构化输出和验证步骤中重复使用它。

{% hint style="info" %}
Jinja 表达式可帮助你处理 recipe 中已经存在的值。你可以引用嵌套字段，例如 `{{customer.first_name}}` ，还可以拼接值，例如 `{{customer.first_name}} {{customer.last_name}}` 并使用如下模式添加条件逻辑： `{% if condition %}...{% endif %}`&#x20;
{% endhint %}

<div data-with-frame="true"><figure><img src="/files/13e6b1a88cd92950f1439783b8d036cb437a5010" alt="" width="563"><figcaption><p>编辑器中显示引用的示例</p></figcaption></figure></div>

例如：

* 一个名为 `domain` 的类别块可以引用为 `{{ domain }}`
* 种子列可以直接用于 LLM 提示词，你的种子数据中的列（例如 HF 数据集列、CSV）
* 结构化 LLM 输出可以为后续提示词暴露字段
* 表达式块可以在不再次调用模型的情况下组合先前的值

### 接下来会发生什么？

预览运行适合快速迭代。它们会在编辑器中返回示例行和分析结果，这样你就可以在提交完整运行之前检查生成的数据。

完整运行会创建一个持久化的本地数据集工件。该输出随后会出现在 Unsloth 的本地数据集选择器中，你可以再次检查它并将其用于微调。你也可以选择将数据集发布到你的 Hugging Face 仓库。

### 核心构建块

{% columns %}
{% column %}

<div data-with-frame="true"><figure><img src="/files/7d47a7c1cd8d7e9c2ab295e69e860ee3038fb301" alt="" width="188"><figcaption><p>核心构建块</p></figcaption></figure></div>
{% endcolumn %}

{% column %}

<div data-with-frame="true"><figure><img src="/files/abb6c49167598288483b89fb01c26fb97b9de2d9" alt="" width="188"><figcaption><p>模型和 LLM 块</p></figcaption></figure></div>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

#### 模型设置分为两个可用层：

* **模型提供方** 定义端点和身份验证
* **模型配置** 定义模型名称和推理设置

此设置适用于托管提供方、自托管端点， `vLLM` , `llama.cpp` 或你在 Unsloth 之外运行的任何兼容 OpenAI 的 API。

{% hint style="info" %}
Recipes 不限于一个模型。你可以添加多个 **模型提供方** 和 **模型配置** 块，然后在不同步骤中使用不同模型，例如一个用于编程，另一个用于通用文本任务。
{% endhint %}

完成模型设置后，你可以使用四种 LLM 块类型：

| 块       | 输出     | 最适合                             |
| ------- | ------ | ------------------------------- |
| LLM 文本  | 自由形式文本 | 说明、解释、对话和描述                     |
| LLM 结构化 | JSON   | 需要固定字段和可预测结构的输出                 |
| LLM 代码  | 代码     | Python、SQL、TypeScript 及其他代码生成任务 |
| LLM 评审  | 评分评估   | 使用一个或多个用户定义的分数对输出进行评分           |

#### 工具配置文件

{% columns %}
{% column %}
工具配置文件块为一个或多个 LLM 块定义共享的基于 MCP 的工具访问。当生成步骤需要工具时使用它们，例如通过以下方式查找代码文档 `Context7`.

左侧图片显示了在工具配置文件块对话框中添加并配置的 Context7 MCP：
{% endcolumn %}

{% column %}

<div data-with-frame="true"><figure><img src="/files/b72401f164ad92f31ea5d4b6df2218f8e1c7aeaf" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure></div>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

#### 验证器

{% columns %}
{% column %}
验证器块主要针对 LLM 代码块，通过对生成的代码输出进行 lint 检查和语法验证，这有助于通过过滤掉错误或无效的代码行，将它们排除在最终数据集之外。内置选项覆盖 Python、SQL 和 JavaScript/TypeScript 验证。
{% endcolumn %}

{% column %}

<div data-with-frame="true"><figure><img src="/files/e4c0088cdd270f31a861dafb6af42f80c4bf8b58" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

### 验证、预览和运行

一旦 recipe 工作流就绪，下一步就是执行。推荐的模式是：先验证，再预览以快速获取反馈，并在执行视图中检查生成的数据，然后在你觉得输出符合计划时运行完整数据集。

按以下顺序使用执行控制：

{% stepper %}
{% step %}

#### 验证

点击 **验证** 以捕获配置问题。
{% endstep %}

{% step %}

#### 预览

运行预览以检查示例行和分析结果
{% endstep %}

{% step %}

#### 优化

优化提示词、引用、种子设置或验证器。

持续迭代，直到你对生成的数据感到满意
{% endstep %}

{% step %}

#### 运行完整的数据集构建

{% endstep %}
{% endstepper %}

<figure><img src="/files/a134f5650010ae2b3ead2512c422f31a2e6fb2b3" alt="" width="188"><figcaption></figcaption></figure>


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