Hugging Face AI Sheets 發布

Hugging Face AI Sheets 是一款開源的無程式碼工具，旨在使用 AI 模型構建、豐富與轉換資料集。它讓使用者能透過推論提供者或本地部署，利用 Hugging Face Hub 上數千個開放模型，包括來自 OpenAI 的 gpt-oss 等模型。

使用 AI Sheets 進行無程式碼資料集工程

AI Sheets 提供類似試算表的使用者介面，允許使用者透過撰寫提示詞來建立新的資料欄位。此方式有助於快速實驗，使用者可以先從小型資料集開始，並在提示詞上反覆迭代，之後再擴展至更大的資料生成管線。

核心功能

  • 模型比較與「氛圍測試」：使用者可以匯入提示詞並建立多個欄位——每個模型一個欄位，以並排比較輸出。亦可透過新增「評審」欄位，讓另一個大型語言模型評估回應。
  • 提示詞優化：此工具支援高效的提示詞微調。使用者透過編輯儲存格或以「讚」標記，提供直接回饋，工具會自動將其作為少量示例，供後續生成使用。
  • 資料集轉換與分類：AI Sheets 可用於清理文字（例如移除標點符號）、對內容進行分類，或從資料集中抽取關鍵概念。
  • 資料豐富：啟用「網路搜尋」選項後，使用者可利用模型尋找缺失資訊，例如特定地址的郵遞區號。
  • 合成資料生成：使用者可透過自然語言描述所需結構，或串接提示詞（例如先生成專業簡歷，再以該簡歷撰寫真實的電子郵件），從頭產生全新資料集。

工作流程與技術實作

AI Sheets 支援兩種主要的資料輸入方式：匯入現有檔案（XLS、TSV、CSV 或 Parquet），上限 1,000 列；或使用自然語言描述，從頭生成資料集。

精緻與擴充

資料載入後，使用者可透過多種機制精緻輸出：

  • 手動回饋：編輯儲存格或點讚結果，可作為模型在重新生成或新增列時的少量示例。
  • 欄位設定：使用者可修改提示詞、切換模型或變更推論提供者，以優化效能。
  • 動態擴充：使用者可從欄位最後一個儲存格向下拖曳，即時產生更多列。

Hub 整合與擴展

在 AI Sheets 中建立的資料集可匯出至 Hugging Face Hub。此匯出會產生一個設定檔 (config.yml)，保存提示詞與少量示例。之後可利用此設定檔結合 HF Jobs 以及提供的擴充腳本，將資料生成規模化，處理超出初始試算表限制的大量資料。

部署與存取

AI Sheets 可透過 Hugging Face Spaces 以免費工具方式使用，或從其 GitHub 倉庫本地部署。對於本地使用者，Hugging Face 建議訂閱 PRO 方案，以提升每月的推論使用量。

Sources