SyGra 2.0.0 스튜디오 릴리스

SyGra 2.0.0은 스튜디오를 소개합니다. 이는 YAML 파일을 편집하고 터미널을 사용하는 수동 프로세스에서 합성 데이터 생성을 투명한 시각적 공예로 변환하도록 설계된 인터랙티브 시각적 환경입니다. 스튜디오는 사용자가 캔버스에서 흐름을 구성하고, 데이터 세트를 미리 보고, 인라인 변수 힌트를 통해 프롬프트를 조정하면서, 해당 그래프 구성과 태스크 실행자 스크립트를 생성함으로써 기본 SyGra 플랫폼과의 완전한 호환성을 유지할 수 있게 합니다.

시각적 워크플로 디자인 및 구성

SyGra 스튜디오는 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 합성 데이터 파이프라인을 생성할 수 있게 합니다. 사용자는 다양한 노드 유형과 구성 옵션을 활용하여 복잡한 논리를 구축할 수 있습니다:

• LLM 노드: 사용자는 구성된 모델(예: gpt-4o-mini)을 선택하고, 프롬프트를 작성하며, 출력 변수를 정의할 수 있습니다(예: story_body에 결과 저장).
• 고급 로직: 환경은 구조화된 출력, 도구 첨부, Lambda 노드 및 재사용 가능한 논리 또는 분기 동작을 위한 서브그래프 노드를 지원합니다.
• 동적 프롬프팅: 프롬프트 편집기 안에서 {를 입력하면 사용 가능한 모든 상태 변수가 즉시 표시되어 이전 노드의 데이터를 원활하게 참조할 수 있습니다.
• 멀티 LLM 설정: 상세 패널에서는 병렬 생성을 위한 모델 매개변수 및 설정에 접근할 수 있습니다.

데이터 소스 통합 및 검증

스튜디오는 데이터 소스 구성 및 검증을 위한 안내된 폼을 제공함으로써 합성 데이터 생성의 초기 단계를 간소화합니다:

• 지원되는 커넥터: 사용자는 Hugging Face, 로컬 파일 시스템 또는 ServiceNow 데이터 소스에 연결할 수 있습니다.
• 즉시 미리보기: repo_id, 분할 또는 파일 경로와 같은 매개변수를 입력한 후 사용자는 샘플 행을 미리 보아 실행 전에 데이터가 올바른지 확인할 수 있습니다.
• 자동 변수 매핑: 데이터 소스의 열 이름은 자동으로 상태 변수로 변환됩니다(예: {prompt}, {genre}), 이로 인해 수동 연결 및 추측이 필요 없어집니다.

실행, 관찰 가능성 및 디버깅

SyGra 스튜디오는 합성 데이터 실행의 품질과 비용을 보장하기 위한 실시간 모니터링 및 디버깅 도구를 제공합니다:

• 실시간 스트리밍: 실행 패널은 워크플로 실행 중에 노드 상태, 토큰 사용량, 지연 시간 및 비용을 실시간으로 스트리밍합니다.
• 관찰 가능성: 상세한 로그와 실행 기록은 .executions/runs/*.json에 저장되어 사용자가 이전 실행과 결과를 비교할 수 있게 합니다.
• 디버깅 도구: 인터페이스에는 인라인 로그, 브레이크포인트 및 Monaco 기반 코드 편집기가 포함되어 빠른 반복이 가능합니다.
• 실행 구성: 실행 모달에서는 기본 YAML 구성을 수정하지 않고 배치 크기, 레코드 수, 재시도 동작 및 온도를 조정할 수 있습니다.

모델 지원 및 통합

스튜디오는 다양한 모델 제공업체 및 커스텀 엔드포인트를 지원하여 생성에서의 유연성을 보장합니다:

• 안내된 구성: 사용자는 OpenAI, Azure OpenAI, Ollama, Vertex, Bedrock, vLLM 및 커스텀 엔드포인트의 모델을 검증할 수 있습니다.
• 인프라 호환성: 스튜디오는 tasks/examples/에 기록되는 동일한 YAML/JSON 아티팩트를 생성하기 때문에 시각적 디자인은 CLI와 동일한 실행 엔진과 완전히 호환됩니다.

사용 사례 예시: Glaive 코드 어시스턴트

SyGra 스튜디오는 기존 워크플로인 Glaive 코드 어시스턴트를 실행할 수 있습니다. 이 특정 워크플로는 glaiveai/glaive-code-assistant-v2 데이터셋을 섭취하고, 조건부 엣지로 연결된 두 개의 LLM 노드—generate_answer와 critique_answer—의 루프를 사용합니다. 이 과정은 critique 노드가 "NO MORE FEEDBACK"을 반환할 때까지 루프를 계속하며,その結果 모델 학습 또는 평가를 위한 합성 데이터가 생성됩니다.