Kiln AI:零代码实现微调模型!自动生成合成数据与微调模型的开源平台

本文涉及的产品
NLP自然语言处理_基础版,每接口每天50万次
NLP自然语言处理_高级版,每接口累计50万次
NLP 自学习平台,3个模型定制额度 1个月
简介: Kiln AI 是一款开源的 AI 开发工具,支持零代码微调多种语言模型,生成合成数据,团队协作开发,自动部署。帮助用户快速构建高质量的 AI 模型。

❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发感兴趣,我会每日分享大模型与 AI 领域的开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术!

🥦 微信公众号|搜一搜:蚝油菜花 🥦


大家好,我是蚝油菜花,今天跟大家分享一下 Kiln AI 这个支持生成合成数据和零代码微调模型的开发工具。

🚀 快速阅读

Kiln AI 是一款开源的 AI 开发工具,能够简化大型语言模型(LLM)的微调、合成数据生成和数据集协作。它提供直观的桌面应用程序,支持 Windows、MacOS 和 Linux,用户可以基于零代码方式对多种模型进行微调并自动部署。Kiln AI 还支持基于 Git 的版本控制,方便团队协作,并确保用户数据安全。

核心功能:

  • 零代码微调:支持多种语言模型,如 Llama、GPT4o 和 Mixtral,自动无服务器部署模型。
  • 合成数据生成:提供交互式可视化工具,用于生成训练数据。

技术原理:

  • 基于 Git 的版本控制:用 Git 作为底层版本控制系统,支持多人协作和数据集的版本管理。
  • 无服务器部署:微调后的模型支持自动部署到云端或本地,无需手动配置服务器。

Kiln AI 是什么

Kiln AI

Kiln AI 是一款开源的 AI 开发工具,旨在简化大型语言模型(LLM)的微调、合成数据生成和数据集协作。它提供了直观的桌面应用程序,支持 Windows、MacOS 和 Linux 系统,用户可以通过零代码方式对多种模型(如 Llama、GPT4o 和 Mixtral)进行微调,并实现自动部署。

Kiln AI 提供了交互式工具,帮助用户生成高质量的合成数据,并支持基于 Git 的版本控制,方便团队协作。它还注重隐私保护,确保用户数据的安全性。此外,Kiln AI 的 Python 库是开源的,方便开发者将其集成到现有工作流中。

Kiln AI 的主要功能

Kiln AI

  • 直观的桌面应用程序:支持 Windows、MacOS 和 Linux 系统,提供一键式安装和使用,设计简洁直观。
  • 零代码微调:支持多种语言模型,如 Llama、GPT4o 和 Mixtral,自动无服务器部署模型。
  • 合成数据生成:提供交互式可视化工具,用于生成训练数据。
  • 团队协作:基于 Git 的版本控制,支持多人协作,适合 QA、PM 和领域专家共同参与数据集构建。
  • 自动提示生成:支持从数据中自动生成提示,包括链式思考、少样本和多样本提示等。
  • 广泛支持模型和提供商:支持基于 Ollama、OpenAI、OpenRouter、Fireworks、Groq、AWS 或任何兼容 OpenAI API 的模型。

Kiln AI 的技术原理

  • 基于 Git 的版本控制:用 Git 作为底层版本控制系统,支持多人协作和数据集的版本管理。数据集文件以 JSON 格式存储,支持并行协作和冲突解决。
  • 无服务器部署:微调后的模型支持自动部署到云端或本地,无需手动配置服务器。支持多种云平台和本地环境。
  • 交互式数据生成工具:提供交互式界面,帮助用户基于可视化工具生成高质量的合成数据。支持多种数据生成策略,如少样本学习、多样本学习等。
  • Python 库集成:提供开源的 Python 库,方便开发者将数据集集成到现有工作流中。支持在 Jupyter Notebook 中使用,方便数据科学家进行深度分析。
  • 多模型支持:基于适配器模式支持多种语言模型和平台,提供统一的 API 接口,方便用户切换不同的模型和提供商。

如何运行 Kiln 应用程序

1. 下载应用程序

Kiln 应用程序支持 macOS、Windows 和 Linux 系统,用户可以轻松在任何平台上运行。该应用程序提供了一个直观的用户界面,无论是 AI 初学者还是专家都可以轻松上手。此外,Kiln 提供了一键安装的功能,无需配置 Docker、终端或依赖项。

下载最新版本

请从 Kiln 的 GitHub 发布页面 下载最新版本的应用程序。确保下载适合您操作系统的正确版本。

2. 安装应用程序

下载完成后,按照根据操作系统以下步骤安装应用程序:

1. macOS

  1. 打开下载的 .dmg 文件。
  2. 将 Kiln 应用程序拖动到“应用程序”文件夹中。

2. Windows

  1. 双击下载的安装程序。
  2. 按照安装向导的提示完成安装。

如果在 Windows 上遇到安装问题,请参考以下解决方案:

  • “未识别的应用程序”警告:当发布新版本时,可能会出现此警告。这是正常的。您可以通过点击“更多信息”并选择“继续安装”来绕过此警告。
  • 防病毒软件阻止:每个版本都通过 VirusTotal 进行了病毒扫描,使用了超过 70 种病毒扫描工具。偶尔,某些防病毒软件(如 McAfee、AVG、Avast)可能会误报。您可以自行使用 VirusTotal 或其他工具扫描安装程序,确认安全后将其添加到防病毒软件的允许列表中。

3. Linux

  1. 将下载的文件保存到任意位置。
  2. 通过终端启动应用程序。

3. 启动应用程序

安装完成后,您可以直接启动 Kiln 应用程序。首次启动时,应用程序将引导您完成以下步骤:

  • 创建项目
  • 创建任务
  • 连接 AI 提供商(如 Ollama、OpenAI、OpenRouter 等)

您可以尝试 Kiln 提供的示例任务,快速了解其功能,或者根据您的需求自定义任务。

资源


❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发感兴趣,我会每日分享大模型与 AI 领域的开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术!

🥦 微信公众号|搜一搜:蚝油菜花 🥦

相关文章
|
26天前
|
云安全 人工智能 安全
Dify平台集成阿里云AI安全护栏,构建AI Runtime安全防线
阿里云 AI 安全护栏加入Dify平台,打造可信赖的 AI
|
26天前
|
人工智能 IDE Java
AI Coding实践:CodeFuse + prompt 从系分到代码
在蚂蚁国际信贷业务系统建设过程中,技术团队始终面临双重考验:一方面需应对日益加速的需求迭代周期,满足严苛的代码质量规范与金融安全合规要求;另一方面,跨地域研发团队的协同效率与代码标准统一性,在传统开发模式下逐渐显现瓶颈。为突破效率制约、提升交付质量,我们积极探索人工智能辅助代码生成技术(AI Coding)的应用实践。本文基于蚂蚁国际信贷技术团队近期的实际项目经验,梳理AI辅助开发在金融级系统快速迭代场景中的实施要点并分享阶段性实践心得。
306 25
AI Coding实践:CodeFuse + prompt 从系分到代码
|
26天前
|
人工智能 机器人 测试技术
AI写的代码为何金玉其外败絮其中
本文分析AI编码看着好看其实很烂的现象、原因,探索行之有效的的解决方案。并从理论上延伸到如何更好的与AI协作的方式上。
64 3
|
29天前
|
人工智能 运维 Java
Spring AI Alibaba Admin 开源!以数据为中心的 Agent 开发平台
Spring AI Alibaba Admin 正式发布!一站式实现 Prompt 管理、动态热更新、评测集构建、自动化评估与全链路可观测,助力企业高效构建可信赖的 AI Agent 应用。开源共建,现已上线!
2534 41
|
26天前
|
人工智能 安全 开发工具
C3仓库AI代码门禁通用实践:基于Qwen3-Coder+RAG的代码评审
本文介绍基于Qwen3-Coder、RAG与Iflow在C3级代码仓库落地LLM代码评审的实践,实现AI辅助人工评审。通过CI流水线自动触发,结合私域知识库与生产代码同仓管理,已成功拦截数十次高危缺陷,显著提升评审效率与质量,具备向各类代码门禁平台复用推广的价值。(239字)
312 24
|
28天前
|
数据采集 人工智能 JSON
Prompt 工程实战:如何让 AI 生成高质量的 aiohttp 异步爬虫代码
Prompt 工程实战:如何让 AI 生成高质量的 aiohttp 异步爬虫代码
AI:百度飞桨EasyDL多门视频课程,手把手教你如何定制高精度AI模型
AI:百度飞桨EasyDL多门视频课程,手把手教你如何定制高精度AI模型
|
26天前
|
人工智能 运维 Kubernetes
Serverless 应用引擎 SAE:为传统应用托底,为 AI 创新加速
在容器技术持续演进与 AI 全面爆发的当下,企业既要稳健托管传统业务,又要高效落地 AI 创新,如何在复杂的基础设施与频繁的版本变化中保持敏捷、稳定与低成本,成了所有技术团队的共同挑战。阿里云 Serverless 应用引擎(SAE)正是为应对这一时代挑战而生的破局者,SAE 以“免运维、强稳定、极致降本”为核心,通过一站式的应用级托管能力,同时支撑传统应用与 AI 应用,让企业把更多精力投入到业务创新。
367 29
|
1月前
|
消息中间件 人工智能 安全
云原生进化论:加速构建 AI 应用
本文将和大家分享过去一年在支持企业构建 AI 应用过程的一些实践和思考。
418 26

热门文章

最新文章