Kiln AI – 一款用于开源AI原型设计与数据集合作开发的工具，专精于调整个性化模型

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Kiln AI代表的是什么？

Kiln AI是一款开放源代码的人工智能开发工具，旨在简化大型语言模型（LLM）的微调过程、合成数据生成及团队在数据集上的合作。它提供了一个用户友好的桌面应用界面，并且兼容Windows、MacOS和Linux操作系统，允许使用者无需编写代码即可对包括Llama、GPT4o以及Mixtral在内的多种模型进行定制化调整与自动化部署。Kiln AI还配备了一套交互式工具用于生成训练数据集，同时采用基于Git的版本控制系统来优化团队协作流程。此外，它具备自动创建提示的能力，并且能够无缝整合不同的模型系统，在保障用户隐私和安全方面表现出色。该平台的Python库是开放源代码的，便于开发者将其融入到现有的开发环境中使用。

Kiln AI的核心特性

清晰易用的桌面软件程序适用于 Windows、MacOS 与 Linux 操作系统，具备便捷的一键安装及操作功能，并采用了简约明了的设计风格。
无需编程的精细调整提供对包括Llama、GPT4o及Mixtral在内的多种语言模型的支持，并实现自动化无服务器的模型部署。
生成合成数据：供应互动式的视觉化软件，以创建训练数据。
小组合作利用 Git 进行版本管理，能够促进团队合作，并且适用于 QA、项目管理者及行业专家一起参与到数据集的创建中来。
自动生成建议能够自动从数据生成提示信息，涵盖链式推理、少量样本及多量样本的提示形式等多种类型。
全面兼容多种模型及供应商：提供对使用 Ollama、OpenAI、OpenRouter、Fireworks、Groq 和 AWS，以及所有与 OpenAI API 兼容的模型的支持。

Kiln AI的核心技术机制

采用 Git 进行版本管理采用 Git 作为基础的版本控制工具，实现团队合作及数据集合的版本跟踪。这些数据集合保存为 JSON 文件格式，并且能够促进同步工作与处理潜在的数据冲突。
实现无需关注服务器管理的部署方案（Deployment without Server Management Concerns）经过调整的模型能够实现无缝部署至云端或者内部网络环境中，并且不需要进行繁琐的手动服务器设置工作，同时兼容多个云计算服务平台以及各类本地运行条件。
用于创建互动数据的软件工具该平台配备了一个互动式的操作界面，利用可视化工具有助于用户创建出优质的人工合成数据。它兼容包括少量样例学习及大量样例学习在内的多样化数据生产方法。
整合 Python 工具包供应开放源代码的Python库，以帮助开发人员轻松地将其数据集整合进当前的工作流程之中。此库亦兼容Jupyter Notebook环境，为数据分析专家开展深入研究提供了便利。
多种模型兼容通过采用适配器模式来兼容各种语言模型及平台，并且提供了标准化的API接口，使得用户能够轻松地在不同模型与供应商之间进行转换。

Kiln AI的工程位置

Git存储库：在Kiln-AI的GitHub仓库中可以找到Kiln项目的相关代码和资料，链接如下所示：https://github.com/Kiln-AI/Kiln

初学者指南：轻松启动Kiln AI之旅

获取并设置由于提供的内容仅有标点符号冒号，并没有实际的文字信息可以供我参考并进行伪原创的改写工作，请提供具体的内容。
- 电脑软件应用程序通过所提供的下载链接，在MacOS、Windows及Linux系统中获取并完成一款免费桌面应用软件的安装过程。
- Python工具包通过执行 pip install kiln-ai 指令来安装Python包，把数据集整合进个人的工作流里，创建微调的模型，并在Jupyter Notebook环境中运用Kiln AI技术，开发个性化的应用程序等功能。
打开应用程序由于提供的内容为空，没有具体的内容可以进行伪原创改写。如果有具体的文本需要处理，请提供相关内容。
- 在完成安卓的安装后，请启动应用程序，并依照指引来设立你的项目和任务。接着，你需要将之链接至不同的AI服务供应商，比如Ollama、OpenAI或OpenRouter等。
- 通过示例任务迅速感受，或者依据个人需要创建个性化的任务。

AI供应商及Kiln AI的模型

Kiln兼容的各种人工智能模型及供应商由于您提供的原文内容为空，我无法对其进行伪原创改写。如果您能提供具体的文本内容，我会很乐意帮您完成这项任务。
- 提供支援的服务商Kiln AI 支持多个云服务供应商及人工智能模型的集成，如 OpenAI、Groq、OpenRouter、AWS 和 Fireworks 等。使用者需自行获取并使用其API密钥，并且该系统不接触用户的数据库信息。
- 适用的服务器用户可以接入与OpenAI相容的各种服务器，比如LiteLLM或vLLM。
指定人工智能服务供应商由于提供的内容为空，没有具体内容可以进行伪原创改写。如果您能提供具体段落或句子，我就能帮助您完成这项任务。
- 起始配置在初次启动Kiln的时候，程序会要求用户指定一到多个AI服务供应商。为了能够利用Kiln AI的主要特性，必须至少配置一个供应商。
- 增加或移除服务供应商用户可以前往“设置>AI服务供应商与模型”以增加新的供应商，或者通过修改~/.kiln_ai/settings.yaml文件来移除现有的供应商。
模型的应用与增加由于提供的内容仅有标点符号“：”，没有实际的文字信息供我参考并进行伪原创的改写，请提供具体的内容。这样我可以帮助你完成需求。如果有关于特定主题的信息或段落需要修改，欢迎分享给我！
- 建议使用的预装模型该模型经过了充分的测试，能够无缝对接Kiln AI的各项功能，并且操作简便不易出错。用户仅需在设定界面接入任意一家AI供应商的信息，并于执行界面上挑选所需模型即可。
- 定制化模型若用户希望采用一个不在现有清单上的、但却为Kiln AI所兼容的人工智能服务提供者提供的模型，用户需在”设置>AI提供商和模型”区域中通过“添加模型”功能进行操作，这样该模型将会出现在下拉菜单的“未测试”分类里。
- 定制化兼容OpenAI的服务器解决方案当用户具备与OpenAI兼容的服务（如LiteLLM、vLLM等）时，可以在Kiln AI平台上应用这些服务。操作步骤是进入“设置>AI提供商和模型”，然后添加一个“自定义API”。通过该API支持的所有模型将会出现在模型选择菜单的“未测试”类别中。

Kiln AI的虚拟数据创建

操作机制由于提供的内容为空，没有具体内容可以进行伪原创改写。如果有具体的段落或句子需要帮助，请提供详细信息。这样我才能够根据要求完成任务。
- 生成数据方法
  - 无样本数据创造依据任务的定义可以直接创建数据，无须进行其他设置。
  - 生成主题树结构数据利用生成的主题结构树（涵盖多层次子主题）迅速创建大量数据内容。使用者可以选择通过自动化手段来产生主题，或者自行加入所需的主题。
  - 生成组织化的数据当任务要求有组织的输入或输出时，所产生的数据会依照用户设定的 JSON 格式来执行。所有的产生值都将接受检查，任何不匹配该格式的信息都不会被存储。
- 创建选择方案由于提供的内容为空，没有具体文本可供改写。如果有具体的段落或句子需要进行伪原创处理，请提供相关内容。这样我才能够按照您的要求完成任务。
  - 挑选模型提供对多个模型（包括但不限于 OpenAI、Anthropic、Llama、Google 和 Mistral）以及不同主机（例如 Ollama）的支持，使用户能够依据自身需要挑选最适宜的模型。
  - 提示选择通过对若干实例完成评价后，可以开启更为高级的提示设置，例如少量样例、多个样例及思考路径提示等功能，以提升生成内容的品质。
- 专家引导需要提供具体的内容来进行伪原创改写，请给出相应文本。
  - 创建包含 worldwide 主题的材料，不限于美国国内事务。
  - 提供一些西班牙语的例子。
  - 为了解决模型在分类上的难题（例如讽刺言论），需要创建专门的训练数据。
更新版本由于提供的内容为空，没有具体内容可以进行伪原创改写。如果您能提供具体文本，我很乐意帮您完成这项任务。
- 切换至合成数据集的标签页。
- 挑选性能优异的模型（即便这些模型可能制作耗时较长且费用较高）。
- 启动创建演示问题资料的过程，借助专家引导服务与更优质的算法来提升产出的品质。
- 移除不符合风格要求的实例。
- 利用结合了模型与指引的合成数据工具，能够创建准确的数据，并将生产量扩展至涵盖几百个实例。
- 保留经合成处理的全新数据集合。

Kiln AI的精细调整指导

步骤一：明确任务与目的
- 任务描述在 Kiln UI 内生成一项新的工作项，需包含起始提示信息、具体需求及输入输出格式的设定。
- 示范工作根据提供的新闻主题摘要，创作多种风格各异的新闻标题。
步骤 2：利用合成资料创建训练样本
- 生成合成数据：具备互动式的用户界面，能够迅速创建出高品质的人工合成数据集合。
- 制作流程：于9分钟之内创建出920个训练实例，并兼容多种模型与提示方法。
- 指导策略通过采用高水准的模型与详尽的指导（例如多示例引导、连续推理方法）来提升数据的品质。
步骤 3：挑选用于微调的模型
- 所支持的模型类型需要提供具体的内容来进行伪原创改写，请给出相应文本。
  - 人工智能开放平台：GPT-4o 及其精简版 4o-Mini
  - Gale-force BreezeMixtral 8x7b 带有MoE结构
  - 其余部分例如：Llama 3.2（包括1B、3B和11B版本）及Llama 3.1（涵盖8B与70B型号）。
步骤 4：开始执行精细调整作业
- 细微调节步骤在 Kiln UI 的“调整”标签页里，挑选模型、数据集及训练设置。
- 划分数据集推荐构建用于检验的测试数据集与验证数据集，以确保能够全面评估模型经过微调之后的表现情况。
步骤 5：实施并启动模型
- 自动化安装完成微调后，该模型会由系统自动部署，且不需要任何额外的设置。
- 应用方法在 Kiln UI 中的“执行”标签页里挑选模型并加以利用。
步骤 6（非必填）：于自有的基础架构中进行模型训练
- 提取数据集合把数据集转换成通用格式，以利于在自有的技术平台上实施微调。
- 建议使用该平台：Axolotl与Unsloth均兼容众多开源模型。
- 例子利用来自 Kiln AI 的数据集并在 Unsloth 笔记本上完成导入，随后在本地环境或是 Google Colab 上执行微调操作。
接下来的步骤
- 对模型进行评价通过应用测试数据集与验证数据集来评定微调后模型的表现。
- 逐步优化依据评估的反馈来修改超参数，改进提示信息，纠正问题，并再次执行微调过程。
- 数据分析方案采用“渐进式”数据分析方法，先利用精挑细选的小规模优质样本来起步，再逐渐过渡到使用大规模生成的数据。
成本Fireworks 与 OpenAI 的定制化模型运用了“无服务器”的部署模式，用户只需根据实际用量付费，不存在固定的前期投入。

使用Kiln AI的训练与推理模型指导手册

构建推理模型的重要环节请提供需要改写的具体内容，以便我能够帮助您完成需求。
- 保证训练资料中涵盖“推理”要素。通过运用推理模型或是链式思维引导来创建训练资料，以保证该资料集合中涵盖有逻辑推演的信息。
- 构建一个含有推断任务的训练资料集合在构建数据集的过程中，选择那些涉及逻辑推理或思维活动的示例。
- 挑选合适的培训方案采用“终极回应与过程推演”的培训方案，该方案涵盖了推演资料。
- 在利用优化过的模型时，需采用恰当的提示语。为了达到最优效果，推荐使用在训练过程中采用的相同提示。
选择推理和连贯性思考的重要性请提供需要改写的具体内容，以便我能够帮助您完成任务。
- 推断模型适合那些需要跨越不同领域的推理能力的应用情境，通过调整优化大规模推理模型（例如DeepSeek R1），来构建更为精简且高效的模型。
- 连锁思考通过采用简明的“分步推理”指导来提高产出的质量，或者设计个性化的推理指引以创建适用于具体工作的训练数据集。