Генерируйте высококачественные синтетические наборы данных с нуля или используя собственные seed-данные.

📄 Прочитайте технический отчёт — Архитектура, модель программирования и кейсы для мультимодальной генерации синтетических данных.

---

Добро пожаловать!

Data Designer помогает создавать синтетические наборы данных, выходящие за рамки простого запроса LLM. Независимо от того, нужны ли вам разнообразные статистические распределения, значимые корреляции между полями или проверенные высококачественные результаты, Data Designer предоставляет гибкую структуру для создания синтетических данных производственного уровня.

Что можно сделать с Data Designer?

• Генерировать разнообразный текст, структурированные данные и изображения с использованием сэмплеров, LLM, моделей изображений или существующих seed-наборов данных
• Создание мультимодальных рабочих процессов с изображением, аудио и видеоконтекстом
• Подключить генерацию к внешним инструментам через локальные или удалённые MCP-серверы и захватить трассировки взаимодействия
• Управляющие отношения между полями с генерацией, учитывающей зависимость
• Валидация и оценка результатов с помощью Python, SQL, пользовательских валидаторов и судей LLM
• Расширение Data Designer плагинами для специализированных источников данных, возможностей генерации и этапов обработки

🎨 NeMo Data Designer

Generate high-quality synthetic datasets from scratch or using your own seed data.

📄 Read the technical report — Architecture, programming model, and case studies for multimodal synthetic data generation.

---

Welcome!

Data Designer helps you create synthetic datasets that go beyond simple LLM prompting. Whether you need diverse statistical distributions, meaningful correlations between fields, or validated high-quality outputs, Data Designer provides a flexible framework for building production-grade synthetic data.

What can you do with Data Designer?

• Generate diverse text, structured data, and images using samplers, LLMs, image models, or existing seed datasets
• Build multimodal workflows with image, audio, and video context
• Connect generation to external tools through local or remote MCP servers and capture interaction traces
• Control relationships between fields with dependency-aware generation
• Validate and score outputs with Python, SQL, custom validators, and LLM judges
• Extend Data Designer with plugins for specialized data sources, generation capabilities, and processing steps
• Preview, resume, and monitor generation from small experiments to large runs

---

Quick Start

1. Install

pip install data-designer

[!NOTE] To apply maintained minimum dependency versions for known vulnerabilities, use the optional security constraints file:

pip install data-designer -c "https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA-NeMo/DataDesigner/main/constraints.txt"

With uv, use uv pip install or uv add with the same -c URL. See dependency security for details.

[!NOTE] This project will download and install additional third-party open source software projects. Review the license terms of these open source projects before use.

Or install from source:

git clone https://github.com/NVIDIA-NeMo/DataDesigner.git
cd DataDesigner
make install

2. Set your API key