Kiln

Rapid AI -Prototyping und Datensatzkollaborationstool

Feinabstimmung • Synthetische Datenerzeugung • Datensatzkooperation • Dokumente

CI
Paket
Meta
Apps

Schlüsselmerkmale

• Intuitive Desktop-Apps : One-Click-Apps für Windows, MacOS und Linux. Wirklich intuitives Design.
• Fine Tuning : Null-Code-Feinabstimmung für Lama, GPT4O und Mixtral. Automatische serverlose Bereitstellung von Modellen.
• ? Synthetische Datenerzeugung : Generieren Sie Trainingsdaten mit unserer interaktiven visuellen Tools.
• ? Teamzusammenarbeit : GIT-basierte Versionskontrolle für Ihre KI-Datensätze. Die intuitive Benutzeroberfläche erleichtert die Zusammenarbeit mit Experten für QA-, PM- und Fach -Experten für strukturierte Daten (Beispiele, Eingabeaufforderungen, Bewertungen, Feedback, Probleme usw.).
• Schnellgenerierung : Generieren Sie automatisch Eingabeaufforderungen aus Ihren Daten, einschließlich der Gedankenkette, wenige Schäden und Multi-Shots und mehr.
• Weites Modell- und Anbieterunterstützung : Verwenden Sie jedes Modell über Ollama, OpenAI, OpenRouter, Feuerwerk, GROQ, AWS oder eine OpenAI -kompatible API.
• Open-Source-Bibliothek und API : Unsere Python-Bibliothek und OpenAPI-REST-API sind MIT Open Source.
• Privacy-First : Wir können Ihre Daten nicht sehen. Bringen Sie Ihre eigenen API -Schlüssel mit oder laufen Sie lokal mit Ollama.
• " Strukturierte Daten : Erstellen Sie KI -Aufgaben, die JSON sprechen.
• ? KOSTENLOS : Unsere Apps sind kostenlos und unsere Bibliothek ist Open-Source.

Laden Sie Kiln Desktop -Apps herunter

Die Kiln -Desktop -App ist völlig kostenlos. Verfügbar unter MacOS, Windows und Linux.

Demo

In dieser Demo erstelle ich in nur 18 Minuten 9 Feinabstimmungsmodelle (einschließlich Lama 3.x, Mixtral und GPT-4O-Mini) und erzielte großartige Ergebnisse für weniger als 6 US-Dollar. Siehe Details.

Dokumente & Führer

Kiln ist ziemlich intuitiv. Wir empfehlen daher, die Desktop -App zu starten und zu tauchen. Wenn Sie jedoch Fragen haben oder mehr erfahren möchten, sind unsere Dokumente hier, um zu helfen.

• Schneller Start
• So verwenden Sie ein KI -Modell oder ein Anbieter in Ofen
• Fine Tuning LLM -Modelle
• Leitfaden: Trainieren Sie ein Argumentationsmodell
• Argumentation und Kette des Denkens
• Synthetische Datenerzeugung
• Zusammenarbeit mit Ofen
• Bewertung und Kennzeichnung von Daten
• Schnelle Stile
• Strukturdaten / JSON
• Organisieren von Ofendatensätzen (Tags und Filter)
• Unser Datenmodell
• Antworten reparieren
• Tastaturverknüpfungen
• Datenschutzübersicht: privat von Design

Für Entwickler finden Sie in unseren Kiln Python Library Docs. Dazu gehören, wie Datensätze in Ofenstöcke geladen werden, oder die Verwendung von KILN-Datensätzen in Ihren eigenen Code-Basis/Notebooks.

Installieren Sie die Python -Bibliothek

Mit unserer Open-Source-Python-Bibliothek können Sie KILN-Datensätze in Ihre eigenen Workflows integrieren, feine Melodien erstellen, Kiln in Notizbüchern verwenden, benutzerdefinierte Tools erstellen und vieles mehr! Lesen Sie die Dokumente für Beispiele.

pip install kiln-ai

Erfahren Sie mehr

Schnelles Prototyping

Es gibt ständig neue Modelle und Techniken. Kiln erleichtert es einfach, eine Vielzahl von Ansätzen auszuprobieren und sie in wenigen Klicks zu vergleichen, ohne Code zu schreiben. Diese können zu einer höheren Qualität und einer verbesserten Leistung führen.

Wir unterstützen derzeit:

• Verschiedene Aufforderungstechniken: Basic, Few-Shot, Multi-Shot, Reparatur und Feedback
• Kette von Gedanken / Denken, mit optionalen benutzerdefinierten Anweisungen „Denken“
• Viele Modelle: GPT, Lama, Claude, Gemini, Mistral, Gemma, Phi
• Feinabstimmung: Erstellen Sie benutzerdefinierte Modelle mit Ihrem Ofendatensatz

In Zukunft planen wir, leistungsstärkere No-Code-Optionen wie Evals und Lappen hinzuzufügen. Für erfahrene Datenwissenschaftler können Sie diese Techniken heute mit KILN-Datensätzen und unserer Python-Bibliothek erstellen.

Arbeiten Sie über technische und nichttechnische Teams zusammen

Beim Aufbau von KI -Produkten gibt es normalerweise einen Fachexperten, der das Problem kennt, das Sie zu lösen versuchen, und ein anderes technisches Team, das zum Aufbau des Modells zugewiesen ist. Ofen überbrücken diese Lücke als Kollaborationsinstrument.

Experten von Themen können unsere intuitiven Desktop -Apps verwenden, um strukturierte Datensätze und Bewertungen zu generieren, ohne zu codieren oder technische Tools zu verwenden. Keine Befehlszeile oder GPU erforderlich.

Datenwissenschaftler können den Datensatz konsumieren, der von Themenexperten erstellt wurde, indem sie die Benutzeroberfläche verwenden oder mit unserer Python-Bibliothek eintauchen.

QA und PM können Probleme leicht früher identifizieren und dazu beitragen, den Datensatzinhalt zu generieren, der zur Behebung des Problems in der Modellschicht erforderlich ist.

Das Dataset -Dateiformat ist so konzipiert, dass sie mit Git für leistungsstarke Zusammenarbeit und Zuordnung verwendet werden können. Viele Menschen können parallel beitragen; Kollisionen werden unter Verwendung von UUIDs vermieden, und die Zuordnung wird in den Datensatzdateien erfasst. Sie können sogar einen Datensatz auf einem gemeinsam genutzten Laufwerk freigeben, sodass die Mitglieder des völlig nicht-technischen Teammitglieder Daten und Evals beitragen, ohne Git zu kennen.

Bauen Sie hochwertige KI -Produkte mit Datensätzen auf

Produkte haben natürlich keine „Datensätze“, aber Ofen hilft Ihnen, einen zu erstellen. Jedes Mal, wenn Sie Ofen verwenden, erfassen wir die Eingänge, Ausgänge, menschlichen Bewertungen, Feedback und Reparaturen, die zum Aufbau hochwertiger Modelle für die Verwendung in Ihrem Produkt erforderlich sind. Je mehr Sie es verwenden, desto mehr Daten haben Sie.

Ihre Modellqualität verbessert sich automatisch, wenn der Datensatz wächst, indem die Modelle mehr Beispiele für Qualitätsinhalte (und Fehler) angeben.

Wenn sich Ihre Produktziele verschieben oder neue Fehler finden (wie fast immer der Fall), können Sie den Datensatz leicht wiederholen, um Probleme anzugehen.

Beitragen und Entwicklung

Informationen zum Einrichten einer Entwicklungsumgebung und bei Beitrag zu Ofen finden Sie unter Beitrags.md.

Lizenzen & Marken

• Python Library: MIT -Lizenz
• Python Restserver/API: MIT -Lizenz
• Desktop-App: Kostenlos herunterladen und unter unserer EULA und in der Quelle verfügbar sind. Lizenz
• Die Kiln -Namen und Logos sind Marken von Chesterfield Laboratories Inc.

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