安装阶段：
- 环境准备：Python 3.8+和PyTorch 1.13.1+（建议CUDA 11.7 GPU环境）
- 安装方式：
pip install graphg（PyPI安装）
或git clone源码后pip install -r requirements.txt - API配置：在.env文件设置SYNTHESIZER_MODEL等关键参数
操作流程：
- 准备输入：制作符合要求的JSONL格式文本文件（参考resources/examples）
- 配置参数：编辑graphgen_config.yaml设置采样深度、生成风格等
- 执行生成：
命令行方式：python -m graphg --config configs/graphgen_config.yaml
或通过python webui/app.py启动Gradio可视化界面 - 获取输出：在output_dir指定目录查看生成的JSONL格式问答对
注意事项：首次运行需5-10分钟初始化知识图谱；GPU设备可加速多跳关系处理；建议从demo数据开始验证环境。
本答案来源于文章《GraphGen：利用知识图谱生成合成数据微调语言模型》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何使用GraphGen从零开始生成训练数据？请说明具体安装和操作步骤。
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