Kiln AI官網

一個開源的，可以進行大型語言模型（LLM）的微調、合成數據生成和數據集協作的AI工具。用戶可以通過它直觀的界面以零代碼方式對多種模型進行微調并自動部署。

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Kiln AI簡介

Rapid AI Prototyping and Dataset Collaboration Tool

Kiln ai是一個開源的，可以進行大型語言模型（LLM）的微調、合成數據生成和數據集協作的AI工具。它提供直觀的界面，支持Windows、MacOS和Linux系統，用戶可以通過零代碼方式對多種模型進行微調并自動部署。

Kiln AI也支持了deepseek（我本地ollama部署了一個deepseek-r1:14b）進行了小測試，對于像本人這種需要本地蒸餾大語言模型進行開發和研究的人來說，Kiln AI 它簡直就是一款“神器”。

Kiln AI功能特點：

• 零代碼微調：Kiln AI允許用戶通過簡單的界面進行模型的微調，用戶可以選擇合適的模型，如GPT-4o、Llama系列等，并配置參數進行微調。

• 數據集構建：Kiln AI支持用戶構建和迭代數據集。用戶可以輸入自己的數據源，工具會幫助提高數據質量和多樣性，從而優化訓練效果。

• 合成數據生成：該工具可以自動生成合成數據，以支持模型訓練，減少數據標注成本，特別適用于數據稀缺的情況。

• 團隊協作：基于 Git 的 AI 數據集版本控制。直觀的用戶界面讓您可以輕松地與 QA、PM 和主題專家就結構化數據進行協作。

• 提示詞生成：自動從您的數據中生成提示，包括思路鏈、小樣本和多樣本等。

• 廣泛的模型和提供商支持：支持Ollama、OpenAI、OpenRouter、Fireworks、Groq、AWS等。

支持的模型和提供商

• 支持任何兼容OpenAI的API，包括Ollama、OpenAI、OpenRouter、Fireworks、Groq和AWS。

• 廣泛的模型庫：支持的模型有GPT、Llama、Claude、Gemini、Mistral、Gemma和Phi。

如何使用Kiln AI進行數據集構建和模型優化？

1. 下載和安裝Kiln AI：

• 訪問Kiln AI的GitHub頁面，下載適用于您操作系統的安裝包。

• 按照安裝向導的指示完成安裝過程。

2. 啟動Kiln AI應用程序：

• 安裝完成后，啟動Kiln AI應用程序。您將看到一個直觀的用戶界面。

3. 創建新任務：

• 在Kiln AI的UI中，點擊“創建新任務”按鈕。這將引導您進入任務定義和目標設定階段。

• 輸入任務的名稱、描述以及任何特定的輸入和輸出要求。

4. 生成訓練數據：

• 使用Kiln AI提供的交互式可視化工具生成訓練數據。您可以通過主題樹、多示例提示和鏈式思考等技術生成高質量的合成數據。

• 在生成數據時，確保數據的多樣性和準確性。

5. 選擇和微調模型：

• 在Kiln AI中，您可以選擇多種預訓練模型進行微調，包括Llama、GPT-4o、Mixtral等。

• 配置微調參數，如訓練集和驗證集的劃分，并啟動微調任務。

6. 部署和使用模型：

• 微調完成后，Kiln AI會自動部署模型。您可以在UI中直接測試和調用微調后的模型。

• 如果需要，您還可以通過API將模型集成到其他系統或應用中。

7. 團隊協作和版本控制：

• Kiln AI支持基于Git的版本控制，方便團隊成員協作處理數據集和模型。

• 您可以使用Kiln AI的界面或命令行工具進行版本管理和協作。

GitHub倉庫地址：https://github.com/Kiln-AI/Kiln

Kiln AI官網入口網址

https://docs.getkiln.ai/

OpenI小編發現Kiln AI網站非常受用戶歡迎，請訪問Kiln AI網址入口試用。