Управление радиосетью на основе данных через интеллектуальные контроллеры O-RAN RAN Intelligent Controllers требует размеченных измерительных данных по всему стеку протоколов, которые трудно и дорого получать на коммерческом оборудовании. В данной статье описывается полностью программно-определяемый тестовый стенд 5G Standalone (SA) и автоматизированный конвейер, который превращает его в генератор размеченных датасетов для машинного обучения. Тестовый стенд объединяет srsRAN gNodeB, ядро Open5GS, радиоэмулятор GNU Radio и ZeroMQ с управляемыми в реальном времени ухудшениями канала, а также FlexRIC Near-RT RIC. Все компоненты работают на одном сервере общего назначения с изоляцией CPU и отдельными сетевыми пространствами имен для каждого пользователя, что обеспечивает повторяемость экспериментов. Monte-Carlo-оркестратор выполняет до одной тысячи итераций длительностью 20 секунд, случайным образом изменяя количество пользователей, потери в канале для каждого пользователя, тип и скорость трафика, а также степень параллелизма. Синхронизированный парсер собирает односекундные снимки состояния в таблицу из 37 признаков, охватывающих уровни PHY, MAC, RLC/PDCP и операционной системы. Таблица дополнена пятиисекундными скользящими статистиками, индексом энергоэффективности, а также регрессионными и классификационными целевыми переменными с горизонтом прогнозирования пять секунд. В статье описываются архитектура, инженерия признаков, методология разметки и структура полученного датасета, а также обсуждается, как этот датасет может поддерживать предиктивные xApps для проактивного управления перегрузками и деградацией качества. Платформа и конвейер разработаны с учетом воспроизводимости и предназначены как многоразовый ресурс для сообщества O-RAN machine learning.