Bespoke Labs使用教程
Bespoke Labs是聚焦人工智能领域定制化数据集服务的平台，由前Google DeepMind员工与德克萨斯大学奥斯汀分校研究人员联合创立，核心定位是为AI模型训练提供高质量数据支撑方案。平台推出Minicheck、Evalchemy、Curator三类工具，分别覆盖数据校验、数据集评估、数据全生命周期管理场景，可帮助AI研发团队降低数据准备阶段的成本，提升模型微调的准确性。目标用户包括AI算法工程师、大模型研发团队、高校AI研究人员、垂直领域AI应用开发者，适用于大语言模型微调、垂直领域模型训练、AI研究实验数据集构建、商业AI产品落地前的数据准备等场景。
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访问bespokelabs.ai官网，点击首页注册入口，使用企业邮箱或学术邮箱完成账号注册，根据自身身份选择个人开发者、企业团队、学术研究三类账号类型，完善基础信息后进入控制台。
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根据自身需求选择对应工具，若需要全新数据集可选择定制数据集生成服务，若要处理已有数据可依次选择Minicheck、Evalchemy、Curator工具，进入对应功能页面。
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使用定制数据集服务时，填写所属领域、数据量级、标注规则、字段要求、样本示例等信息，提交需求后可查看平台生成的初始样本，若有不符需求的地方可提交调整意见，进行多轮迭代确认。
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处理已有数据时，上传本地数据集文件，选择对应的校验、评估维度，等待工具自动处理完成后，下载生成的问题报告与优化后的数据集，同时可将数据导入Curator进行存储管理。
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完成数据处理后，可在控制台查看所有历史数据订单与操作记录，支持导出处理过程中的所有报告与数据集文件，团队账号可邀请成员加入，共享数据资产与操作权限。
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