最近在学习大模型微调，但是在实战阶段遇到了一个大问题——高质量的微调数据集实在太难找了。在人工智能领域，数据从来不只是原料，而是模型的生命线。它贯穿模型训练、优化与落地的全流程，直接决定模型能力的上限。当前行业的核心痛点，早已不仅仅是算力或算法瓶颈，更是在于缺乏高质量、高领域适配性的数据集。
最近在GitHub上找到了一个不错的开源的数据集创建工具——Easy Dataset
在本篇博客中，我会用两种方法带领大家获取自身所需的数据集：一是让大家了解一些公开数据集的获取途径和注意事项；二是教会大家使用Easy Dataset工具，批量转换垂直领域的文献到构建数据集的过程。
一、公开数据集的获取途径
当你只想通过微调提升模型的某一专项能力，且没有特殊数据保密要求时，完全不必从零构造数据集——开源社区的海量优质数据正在等你调用！这些经过预处理的公开数据集，不仅能节省90%+的数据准备时间，更自带行业验证标签，大幅降低试错成本。
下面我将系统梳理几大类主流数据集获取平台，并详解其核心特性与实战用法，助你快速获取“领域适配性强、标注质量高、即拿即用”的数据集！
PS：重要提示：本文推荐数据集仅限学习与研究目的，商用前请务必确认原始许可协议，禁止未经授权的商业用途。
Kaggle
https://www.kaggle.com
定位：全球最大数据科学竞赛平台，覆盖金融、医疗、图像等 20+领域，提供34万+数据集，附带社区分析案例与代码模板。
核心资源：
竞赛级数据：如Titanic生存预测、COVID-19病例数据，含高质量标注与特征工程范例。
行业专题库：医疗影像（如COVID Radiography）、金融时序数据（NASDAQ股票历史）等垂直领域数据。
适用场景：快速获取带标注的竞赛级数据，适配分类、回归任务模型微调；学习数据清洗与特征工程最佳实践。
步骤：
点击左侧栏的Datasets
选择点击一个你想要的数据集
点击Download
有两种加载方式
直接下载zip格式的数据集压缩包，解压后通过yaml配置文件加载数据集
通过调用数据集的API
import kagglehub
# Download latest version
path = kagglehub.dataset_download("harishthakur995/mcdonald-vs-burger-king")
print("Path to dataset files:", path)
Hugging Face
https://huggingface.co
定位：NLP领域首选平台，集成16万+开源模型和2.6万+数据集，支持文本、语音、多模态任务，提供一键加载API。
核心资源：
NLP黄金集：IMDb情感分析、SQuAD问答、多语言翻译语料（如wmt14）。
中文加速方案：HF Mirror提供国内镜像，解决下载延迟问题。
适用场景：指令微调（如COIG中文对齐数据）、多模态训练（如COCO图文数据集）；快速调用预训练模型推理。
注意：Hugging Face在国内不是很好用，我们可以使用Hugging Face的国内镜像网站MF Mirror
https://hf-mirror.com
我们可以看到这个MF Mirror镜像网站跟Hugging Face几乎一摸一样，只有域名上的区别。
步骤：
在站内搜索你想要的数据集
到对应页面进行下载，这里推荐两钟方式
一：在代码钟添加python脚本，如下面的gif
下载git
点击黑色按钮“Use this dataset”——>选第一个——>在代码中添加此代码
二：使用git clone
在页面侧边的点击三个点
复制第二个
在cmd命令窗口cd你想要的路径，复制刚刚的命令，回车
OpenDataLab
https://sso.openxlab.org.cn
定位：由上海人工智能实验室推出，专注中文及多模态数据，支持快速国内下载。
核心资源：
中文特色集：如金融文本分析、气象预测时序数据。
预格式化视觉集：图像-文本对齐数据、视频动作识别数据集。
适用场景：中文模型本土化微调；CV/NLP任务预训练数据获取；无需VPN的国内高速下载。
ModelScope
定位：阿里云推出的中文优先社区，覆盖NLP、CV、语音、科学计算领域。
核心资源：
中文优化集：古诗生成、法律文书解析、电商评论情感分析数据。
工业多模态集：工业质检图像、蛋白质结构预测数据。
适用场景：中文场景微调；工业视觉检测模型训练；开箱即用的模型推理与微调API。
步骤
进入站点，点击上方栏“数据集”，选择你所需的数据集
点数据集文件，再点击右侧下载数据集，它提供了三种命令行下载的方法，选择其中一种即可
Roboflow
https://universe.roboflow.com
定位：专注CV数据预处理，提供标注工具、格式转换、自动增强一站式服务，积累50万+图像/视频数据集（含5亿+图像）。
核心资源：
目标检测集：预格式化的COCO、PASCAL VOC版本。
合成数据工具：支持光照/遮挡增强，解决小样本问题。
适用场景：CV模型快速迭代；工业质检、医疗影像分析领域数据定制。
平台核心特色对比
二、使用Easy Dataset构建微调数据集
Easy Dataset是一款专为简化大模型微调数据构建而生的强大工具。它的核心使命是将用户手头的各种非结构化文档——比如常见的PDF、Markdown、Word文件等等——高效地转化为标准的高质量指令数据集。通过其创新的智能文本分割、自动化的问答对生成引擎以及灵活的领域标签管理系统，Easy Dataset 显著拉低了为特定领域打造专属AI模型的数据准备门槛和研发成本。
作为一款开源免费的工具，它不仅提供了用户友好的可视化操作界面，还强调数据处理在本地运行，最大限度地保障了用户数据的私密性与安全性，因此在开发者社区中备受推崇，成为快速构建领域知识助手的热门选择。
项目地址：
https://github.com/ConardLi/easy-dataset
功能特点
智能文档处理：支持 PDF、Markdown、DOCX 等多种格式智能识别和处理
智能文本分割：支持多种智能文本分割算法、支持自定义可视化分段
智能问题生成：从每个文本片段中提取相关问题
领域标签：为数据集智能构建全局领域标签，具备全局理解能力
答案生成：使用 LLM API 为每个问题生成全面的答案、思维链（COT）
灵活编辑：在流程的任何阶段编辑问题、答案和数据集
多种导出格式：以各种格式（Alpaca、ShareGPT）和文件类型（JSON、JSONL）导出数据集
广泛的模型支持：兼容所有遵循 OpenAI 格式的 LLM API
用户友好界面：为技术和非技术用户设计的直观 UI
自定义系统提示：添加自定义系统提示以引导模型响应
项目部署
Easy Dataset目前有三种方式可以在计算机上使用：
1.下载客户端
操作非常简单
首先到上面的项目地址，根据下面的视频下载安装包；
打开安装包，参考下面的进行选择（下一步→选路径→安装→完成）
ps：如果打开软件报错，请使用管理员身份运行
2.使用 NPM 安装
克隆仓库：
git clone https://github.com/ConardLi/easy-dataset.git
cd easy-dataset注意：如果出现下列的报错，请使用管理员权限运行命令窗口
fatal: could not create work tree dir 'easy-dataset': Permission denied
安装依赖：
npm install启动开发服务器：
npm run build
npm run start打开浏览器并访问
http://localhost:1717
3.使用本地 Docker file 构建
1.克隆仓库：
git clone https://github.com/ConardLi/easy-dataset.git
cd easy-dataset注意：如果出现下列的报错，请使用管理员权限运行命令窗口
fatal: could not create work tree dir 'easy-dataset': Permission denied
2.构建 Docker 镜像：
docker build -t easy-dataset .3.运行容器：
docker run -d -p 1717:1717 -v {YOUR_LOCAL_DB_PATH}:/app/local-db --name easy-dataset easy-dataset注意： 请将 {YOUR_LOCAL_DB_PATH} 替换为你希望存储本地数据库的实际路径。
4.打开浏览器，访问 http://localhost:1717
使用方法
首先，按照上面的内容，打开Easy Dataset，打开后的界面如下：
基本介绍
Easy Dataset具有两个大的功能，一个是自己创建数据集项目，另一个是搜索公开数据集
先介绍搜索公开数据集，该模块直接整合 HuggingFace、OpenDataLab、谷歌开源等10+平台数据源，避免反复切换网站。
创建个人数据集
接下来，我要介绍另一个部分——创建数据集项目，点击创建项目，根据自己的需求填写项目名称和信息，随后点击右下角创建项目
然后，选择你想要的模型，不要的直接删去，新增的点击添加模型；点击下图所指的编辑按钮
点击后，根据自身需求填写，接口地址和API密钥是必填的，可以按照网上的方法填写
模型配置完成后，可以点击在编辑按钮左边的模型测试按钮，对刚刚配置好的模型进行测试，看看能否正常使用
然后依次点击最上方文献处理，上传所需文献，点击上传并处理文件按钮，软件会自动把文献分割成文本块
注意：PDF格式上传不了，必须转化为markdown或者txt格式
处理完成后，我们需要对每一个文本块来生成问题，选择文本块，点击批量生成问题或者自动提取问题
PS：批量生成问题点击后就不能操作了，而自动提取问题是将任务放在后台，你依然可以使用软件的其他功能，但速度会变慢
稍等片刻，你可以看到我这一个文本块便生成了4个问题
注意：这里的文本块和问题的数目不是随机的，是自己设置的。
在更多→项目设置→任务配置中，可以看到我设置了1500—2000字符为一个文本块，每240个字符一个问题
上面这个文本块有1012个字符，大概就是1012÷240≈4（下取整）
生成完问题后，点击上方栏问题整理→选择文本块→自动生成数据集，软件会自己生成问题的答案
生成完答案后，我们需要在数据集管理→点击一个问题，对问题的答案进行确认，合适的点击确认按钮，不合适的直接删掉。
最后点击导出数据集
选择好导出格式配置后，数据集就会下载到本地
数据集格式
Easy Dataset支持导出到本地、一键生成 LLaMA Factory 配置、一键上传 Hugging Face 三种方式。
选择文件格式：支持 JSON、JSONL、Excel 三种格式；
选择数据集风格：固定风格支持 Alpaca、ShareGPT；
当然也支持自定义格式和风格。
Alpaca 格式的指令微调数据集：
ShareGPT 格式的指令微调数据集：
