AI Today - SkyAI

Giới thiệu SyGra Studio

Giới thiệu SyGra Studio

  • 6 min read
Giới thiệu SyGra Studio
Giới thiệu SyGra Studio

Giới thiệu SyGra Studio

Ngày 5 tháng 2 năm 2026, bởi ServiceNow-AI

SyGra Studio là một môi trường tương tác giúp việc tạo dữ liệu tổng hợp trở nên minh bạch và trực quan hơn. Thay vì phải xử lý các tệp YAML và dòng lệnh, bạn có thể thiết lập quy trình làm việc trực tiếp trên giao diện đồ họa, xem trước tập dữ liệu trước khi thực hiện, tinh chỉnh prompt với gợi ý biến trực tuyến và theo dõi quá trình thực thi theo thời gian thực, tất cả chỉ trong một cửa sổ duy nhất. Về cốt lõi, đây vẫn là nền tảng SyGra, vì vậy mọi thứ bạn làm trên giao diện trực quan đều sẽ tạo ra cấu hình biểu đồ SyGra tương thích và các tập lệnh thực thi tác vụ tương ứng.

Những gì Studio cho phép bạn thực hiện

  1. Cấu hình và xác thực mô hình với các biểu mẫu có hướng dẫn: Hỗ trợ OpenAI, Azure OpenAI, Ollama, Vertex, Bedrock, vLLM, và các điểm cuối tùy chỉnh.
  2. Kết nối nguồn dữ liệu: Tích hợp với Hugging Face, hệ thống tệp hoặc ServiceNow. Xem trước các hàng mẫu trước khi thực thi.
  3. Thiết kế các nút quy trình: Chọn mô hình, viết prompt (với gợi ý biến tự động), và định nghĩa đầu ra hoặc lược đồ cấu trúc.
  4. Thiết kế đầu ra tiếp theo: Sử dụng các biến trạng thái được chia sẻ và ánh xạ dựa trên Pydantic.
  5. Thực thi quy trình từ đầu đến cuối: Xem kết quả được tạo ra ngay lập tức với tiến trình chi tiết cho từng nút.
  6. Gỡ lỗi: Sử dụng nhật ký trực tuyến, điểm dừng, trình soạn thảo mã Monaco và bản nháp tự động lưu.
  7. Giám sát: Theo dõi chi phí token, độ trễ và kết quả kiểm tra an toàn cho mỗi lần chạy với lịch sử thực thi được lưu trữ trong .executions/.

Hãy cùng xem qua trải nghiệm này từng bước.

Bước 1: Cấu hình nguồn dữ liệu

Mở Studio, nhấp vào Create Flow, và các nút Start/End sẽ xuất hiện tự động. Trước khi thêm bất kỳ thành phần nào khác:

  • Chọn một trình kết nối (Hugging Face, ổ đĩa, hoặc ServiceNow).
  • Nhập các tham số như repo_id, split, hoặc đường dẫn tệp, sau đó nhấp vào Preview để lấy các hàng mẫu.
  • Tên cột sẽ ngay lập tức trở thành các biến trạng thái (ví dụ: {prompt}, {genre}), cho phép bạn biết chính xác những gì có thể được tham chiếu trong các prompt và bộ xử lý.

Sau khi xác thực, Studio sẽ giữ cấu hình đồng bộ và truyền các biến đó xuyên suốt quy trình làm việc mà không cần thao tác thủ công hay đoán mò.

Bước 2: Xây dựng quy trình làm việc trực quan

Kéo các khối cần thiết từ bảng công cụ. Để tạo một quy trình sinh chuyện:

  1. Thả một nút LLM có tên “Story Generator”, chọn một mô hình đã cấu hình (ví dụ: gpt-4o-mini), viết prompt và lưu kết quả vào story_body.
  2. Thêm một nút LLM thứ hai có tên “Story Summarizer”, tham chiếu {story_body} bên trong prompt và xuất ra story_summary.
  3. Bật đầu ra có cấu trúc, đính kèm các công cụ, hoặc thêm các nút Lambda/Subgraph nếu bạn cần logic có thể tái sử dụng hoặc hành vi phân nhánh.

Bảng chi tiết của Studio luôn hiển thị mọi thứ theo ngữ cảnh — tham số mô hình, trình soạn thảo prompt, cấu hình công cụ, mã xử lý trước/sau và thậm chí cả cài đặt đa LLM nếu bạn muốn tạo song song. Nhập { bên trong một prompt sẽ hiển thị ngay lập tức mọi biến trạng thái có sẵn.

Bước 3: Xem lại và chạy

Mở Code Panel để kiểm tra chính xác tệp YAML/JSON mà Studio đang tạo ra. Đây là cùng một tệp được ghi vào tasks/examples/, vì vậy những gì bạn thấy là những gì sẽ được cam kết.

Khi bạn sẵn sàng thực thi:

  • Nhấp vào Run Workflow.
  • Chọn số lượng bản ghi, kích thước lô, hành vi thử lại, v.v.
  • Nhấn Run và theo dõi bảng Execution truyền trạng thái nút, mức sử dụng token, độ trễ và chi phí theo thời gian thực. Nhật ký chi tiết cung cấp khả năng quan sát và giúp việc gỡ lỗi trở nên dễ dàng. Tất cả các lần chạy đều được ghi vào .executions/runs/*.json.

Sau khi chạy, tải xuống kết quả đầu ra, so sánh với các lần chạy trước đó, và nhận siêu dữ liệu về độ trễ và chi tiết sử dụng.

Xem trực tiếp!

Chạy các quy trình làm việc hiện có

SyGra Studio cũng có thể thực thi các quy trình làm việc hiện có trong thư mục tasks. Ví dụ, trong quy trình làm việc tasks/examples/glaive_code_assistant/ — nó nạp tập dữ liệu glaiveai/glaive-code-assistant-v2, soạn thảo câu trả lời, phê bình chúng và lặp lại cho đến khi phê bình trả về “KHÔNG CÒN PHẢN HỒI NỮA.”

Trong Studio, bạn sẽ nhận thấy:

  1. Bố cục Canvas: hai nút LLM (generate_answer và critique_answer) được nối với nhau bằng một cạnh có điều kiện, có thể định tuyến lại để sửa đổi thêm hoặc thoát ra END khi phê bình được đáp ứng.
  2. Đầu vào có thể điều chỉnh: Cửa sổ Run cho phép bạn chuyển đổi các split của tập dữ liệu, điều chỉnh kích thước lô, giới hạn số bản ghi hoặc tinh chỉnh nhiệt độ mà không cần sửa đổi YAML.
  3. Thực thi có thể quan sát: Theo dõi các nút sáng lên theo trình tự, kiểm tra các phê bình trung gian và giám sát trạng thái theo thời gian thực.
  4. Đầu ra được tạo: Dữ liệu tổng hợp được tạo ra, sẵn sàng cho việc huấn luyện mô hình, các quy trình đánh giá hoặc công cụ chú thích.

Bắt đầu

bash git clone https://github.com/ServiceNow/SyGra.git cd SyGra && make studio

SyGra Studio biến các quy trình làm việc tạo dữ liệu tổng hợp thành trải nghiệm trực quan, thân thiện với người dùng. Cấu hình một lần, xây dựng với sự tự tin, chạy với khả năng quan sát đầy đủ, và tạo dữ liệu mà không cần rời khỏi giao diện đồ họa.

Cộng đồng

Recommended for You

Mô hình Holo2 mới của H Company dẫn đầu trong việc bản địa hóa giao diện người dùng

Mô hình Holo2 mới của H Company dẫn đầu trong việc bản địa hóa giao diện người dùng

Mô hình Holo2 mới của H Company dẫn đầu trong việc bản địa hóa giao diện người dùng

Nemotron ColEmbed V2- Nâng cao khả năng truy xuất đa phương thức với mô hình hàng đầu của ViDoRe V3

Nemotron ColEmbed V2- Nâng cao khả năng truy xuất đa phương thức với mô hình hàng đầu của ViDoRe V3

Nemotron ColEmbed V2- Nâng cao khả năng truy xuất đa phương thức với mô hình hàng đầu của ViDoRe V3