DataArc SynData Toolkit是由数创弧光与粤港澳大湾区数字经济研究院联合开发并开源的合成数据工具集，能够根据使用者需求，通过简单配置文件一步到位合成所需训练数据。
- 极简使用：通过一个简单指令和一个配置文件合成数据。也提供可视化界面进行操作。
- 支持多来源获取数据
- 本地合成：支持基于本地语料合成数据。
- huggingface集成：支持基于需求自动爬取筛查huggingface数据集。
- 模型蒸馏：支持基于模型蒸馏合成数据。
- 集成模型后训练模块：基于verl框架的端到端模型训练工作流，支持在合成数据上进行SFT和GRPO训练。
- 后训练模型评估：使用DeepEval框架评估训练后的模型。
- 支持多语言：支持英语以及各类小语种。
- 支持多源模型接入：支持通过本地部署、OpenAI接口等多种形式接入模型。
- 高度可扩展：合成数据全流程模块化，开发者可灵活基于模块定制化策略和方法实现。
观看两分钟演示视频快速了解DataArc SynData Toolkit。
demo.mp4
我们还提供了一份 完整的视频教程，帮助你快速理解和上手本项目。
| 模型 | Medical | Finance | Law |
|---|---|---|---|
| Qwen-2.5-7B-Instruct | 42.34% | 52.91% | 19.80% |
| Trained with Synthetic Data | 64.57% | 73.93% | 42.80% |
仅需少量代码即可带来超过20%的性能提升。
[25/11/17] 🎉我们开源了合成数据平台。
[25/11/27] 增加了并行处理模块，可以大幅度降低合成数据所需时间。
[25/11/28] 新增合成数据中间结果保存功能，支持断点续跑，无需从头重新生成，节省Token消耗。
[25/12/25] 🔥重要更新：
- 前后端分离架构：DataArc SynData Toolkit现采用完全前后端分离的架构，配备FastAPI后端（REST API + SSE实时进度流式推送）和独立的React前端，提升可视化、易用性和可扩展性。
- 基于verl的后训练支持：引入集成的后训练模块，基于verl框架，支持在合成数据上进行SFT和GRPO的端到端模型训练工作流。
- 多语言扩展：新增阿拉伯语数据集生成支持，利用阿拉伯语翻译模型生成完全本地化的合成数据输出。
[26/01/12] 🖼️ 新增图像模态支持：
- 图像模态本地任务：使用VLM从本地图像或PDF提取的图表生成VQA（视觉问答）数据。
- 图像模态网络任务：自动从HuggingFace搜索和获取图文数据集。
[26/01/26] 📊 新增后训练模型评估：
- DeepEval集成：新增基于DeepEval框架的模型评估模块。
- 三大评估指标：
- 答案正确性：将模型输出与标准答案进行比较，支持自定义评分标准。
- 格式合规性：评估模型输出是否遵循指定的输出格式要求。
- 成对偏好比较：比较后训练模型与基础模型，衡量训练效果提升。
Tip
如果您无法使用最新的功能，请尝试重新拉取代码
DataArc SynData Toolkit的设计旨在以模块化方式运行数据合成流程，允许用户自定义各模块的策略和方法实现。主要组件包括：
- 数据合成：通过本地合成、huggingface爬取、数据蒸馏等方法合成数据。
- 开发者可以继承BaseTaskConfig和BaseTaskExecutor定制化合成数据的方法
- 数据筛选与改写：对初步合成的数据，针对待训练模型进行筛选和改写。
- 开发者可以继承BaseRewriteConfig和BaseRewriter定制化数据改写方法（或不改写）
通过解耦模块，开发者可以基于特定需求实现各功能模块的灵活定制化。
我们提供三个不同的使用DataArc SynData Toolkit进行数据合成的使用场景。
DataArc-SynData-Toolkit/
├── configs/ # YAML配置样例
│ ├── sdg.yaml # SDG流程配置
│ ├── sft.yaml # SFT训练配置
│ ├── grpo.yaml # GRPO训练配置
│ └── eval.yaml # 模型评估配置
│
├── sdgsystem/ # 核心系统
│ ├── app/ # FastAPI后端 (REST + SSE)
│ ├── generation/ # 数据生成
│ ├── documents/ # 文本解析与检索
│ ├── huggingface/ # HuggingFace数据集集成
│ ├── distillation/ # 模型蒸馏合成
│ ├── tasks/ # SDG执行任务
│ ├── evaluation/ # 数据质量评估
│ ├── deepeval/ # 后训练模型评估
│ ├── models/ # 统一LLM接口与后处理
│ ├── trainer/ # 模型后训练 (verl: SFT + GRPO)
│ ├── translation/ # 多语言支持
│ ├── webui/ # React前端
│ ├── pipeline.py # 核心SDG流程
│ └── cli.py # 命令行入口
│
├── verl/ # 集成的verl训练框架
├── docs/ # 文档
├── pyproject.toml
└── README.md
# 1. 克隆项目仓库
git clone https://github.com/DataArcTech/DataArc-SynData-Toolkit.git
cd DataArc-SynData-Toolkit
# 2. 安装uv（如果尚未安装）
pip install uv
# 3. 安装依赖
uv sync具体的硬件要求以及环境配置请详见配置文档。
请参照样例配置文件，根据您的需求修改配置。
通过命令行：
创建.env文件，填写如下字段。
API_KEY=sk-xxx # 你的api key
BASE_URL=https://api.openai.com/v1 # 可选：指定的base url并执行如下命令。
uv run sdg generate configs/sdg.yaml # 可以更改为你的.yaml文件DataArc SynData Toolkit集成了基于verl的端到端模型训练模块，支持直接在合成数据上训练模型。我们支持两种训练方法：SFT（监督微调）和GRPO（群组相对策略优化）。
# SFT训练
uv run sdg train configs/sft.yaml
# GRPO训练
uv run sdg train configs/grpo.yaml详细配置选项请参考样例YAML文件。
DataArc SynData Toolkit提供了基于DeepEval的模型评估模块，支持使用LLM-as-a-Judge（G-Eval）评估后训练模型。我们支持三种评估指标：答案正确性、格式合规性和成对偏好比较。
基于评估配置样例创建评估配置文件。
在.env文件中添加API密钥。
OPENAI_API_KEY=sk-xxx # 你的OpenAI API密钥
OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1 # 可选：你的OpenAI base url
CONFIDENT_API_KEY=confident_us_xxx # 你的Confident AI API密钥（用于访问DeepEval，注册后可免费创建）uv run sdg eval configs/eval.yaml评估结果可在Confident AI提供的云端可视化界面查看，同时也会保存到配置的输出目录。
使用如下命令启动FastAPI后端。
uv run fastapi dev sdgsystem/app/main.py打开另一个终端，输入如下命令启动前端。
cd sdgsystem/webui
# 安装依赖
pnpm install
# 启动开发服务器
pnpm dev如果您对前端有任何疑问，可以查看我们的前端文档。
- 加密合成数据生成：生成对隐私信息进行加密后的数据。
我们欢迎对DataArc SynData Toolkit进行改进贡献！