xLAM Function Calling 60k — LLM 智能体与函数调用 Dataset

60,000 tool-calling samples generated by Salesforce's APIGen pipeline across 3,673 executable APIs in 21 categories. Every sample passed three verification stages — format checking, actual function execution, and semantic verification — with >95% human-audited correctness. The quality benchmark for function-calling data, and the training set of the xLAM action-model family.

Dataset Details

ProviderSalesforce
Category智能体与函数调用
Size60k Rows
LicenseCC BY 4.0
Downloadsn/a
TagsFunction-Calling, APIGen, Execution-Verified, Agents, 2024
 
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("Salesforce/xlam-function-calling-60k")

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使用 QLoRA（4-bit 基础模型 + LoRA 适配器）微调的预计显存需求（保守默认参数）：

7B QLoRA~6GB VRAM
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常见问题

xLAM Function Calling 60k 可以商用吗？
可以——xLAM Function Calling 60k 采用 CC BY 4.0 宽松许可证，允许商业使用，包括训练用于产品的模型。发布前请查看数据集卡片中的署名要求。
xLAM Function Calling 60k 有多少数据？需要全部使用吗？
xLAM Function Calling 60k 包含 60k Rows。通常不需要全部：风格和格式微调只需几百到几千条样本——先加载切片（如 split="train[:1000]"），质量到达瓶颈时再扩大规模。
xLAM Function Calling 60k 最适合做什么？
High-precision tool calling — every sample was verified by actually executing the API call。它属于数据集中心的「智能体与函数调用」板块，那里有替代和互补的数据集。

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