킬른: 간단한 LLM 모델 미세 조정 및 데이터 합성 툴, 0 코드 베이스로 나만의 작은 모델을 미세 조정할 수 있습니다.
일반 소개
Kiln은 대규모 언어 모델(LLM)의 미세 조정, 합성 데이터 생성 및 데이터 세트 협업에 중점을 둔 오픈 소스 도구입니다. Windows, MacOS, Linux 시스템을 지원하는 직관적인 데스크톱 애플리케이션을 제공하여 사용자가 코드 없이도 Llama, GPT4o, Mixtral과 같은 모델을 미세 조정하고 서버리스 배포를 자동화할 수 있으며, Kiln은 또한 팀이 쉽게 Git 기반 버전 관리를 제공하는 대화형 시각화 도구를 통해 훈련 데이터 생성을 지원합니다. Kiln은 또한 대화형 시각화 도구를 통해 훈련 데이터 생성을 지원하며, 구조화된 데이터에 대한 팀 협업을 위해 Git 기반 버전 제어를 제공합니다. 개방형 Python 라이브러리와 OpenAPI REST API를 통해 개발자는 Kiln 데이터 세트를 워크플로우에 쉽게 통합할 수 있습니다.


기능 목록
- 직관적인 데스크톱 애플리케이션원클릭 설치와 직관적인 디자인으로 Windows, MacOS 및 Linux 시스템을 지원합니다.
- 제로 코드 미세 조정자동 서버리스 배포를 통해 Llama, GPT4o, Mixtral과 같은 모델의 미세 조정을 지원합니다.
- 합성 데이터 생성대화형 시각화 도구를 통해 학습 데이터를 생성합니다.
- 팀워크팀원들이 데이터 집합에서 공동 작업할 수 있는 Git 기반 버전 관리.
- 팁 생성체인씽크, 언더샘플링 및 멀티샘플 프롬프트 등 데이터에서 프롬프트를 자동으로 생성합니다.
- 광범위한 모델 및 제공업체 지원Ollama, OpenAI, OpenRouter, Fireworks, Groq, AWS 등을 지원합니다.
- 오픈 소스 라이브러리 및 APIMIT 오픈 소스 Python 라이브러리와 OpenAPI REST API를 제공합니다.
- 개인 정보 보호 우선사용자 데이터는 로컬 운영 및 자체 포함된 API 키를 지원하여 완전히 비공개로 유지됩니다.
- 구조화된 데이터 지원JSON 지원 AI 작업 구축.
- 무료 사용데스크톱 애플리케이션은 무료이며 오픈 소스 라이브러리는 공개되어 있습니다.
도움말 사용
설치 프로세스
- 애플리케이션 다운로드킬른 깃허브 페이지를 방문하여 운영 체제에 맞는 설치 프로그램 다운로드를 선택하세요.
- 애플리케이션 설치::
- Windows(컴퓨터)다운로드한 .exe 파일을 실행하고 설치 마법사를 따라 설치를 완료합니다.
- MacOS.dmg 파일을 다운로드하여 열고 킬른을 애플리케이션 폴더로 끌어다 놓습니다.
- Linux.tar.gz 파일을 다운로드하여 압축을 풀고 설치 스크립트를 실행합니다.
사용 가이드라인
- 애플리케이션 실행설치가 완료되면 킬른 데스크톱 애플리케이션을 엽니다.
- 모델 미세 조정::
- '미세 조정' 기능 모듈을 선택합니다.
- 미세 조정할 모델을 선택합니다(예: 라마, GPT4o, 믹스트랄).
- 킬른의 합성 데이터 생성 도구를 사용하여 학습 데이터를 업로드하거나 데이터 세트를 생성하세요.
- 미세 조정 매개변수를 구성하고 '미세 조정 시작'을 클릭합니다.
- 미세 조정이 완료되면 추가 작업 없이 모델이 자동으로 배포됩니다.
- 합성 데이터 생성::
- '합성 데이터 생성' 기능 모듈을 선택합니다.
- 대화형 시각화 도구를 사용하여 교육 데이터를 생성하고 편집합니다.
- 이후 미세 조정을 위해 생성된 데이터 세트를 저장합니다.
- 팀워크::
- 데이터 집합 협업 기능 모듈을 선택합니다.
- Git 버전 제어를 사용하여 데이터 집합을 관리하고 팀원들의 협업을 촉진하세요.
- 데이터 집합에 대한 예제, 팁, 피드백 및 기타 정보를 제공하여 팀원들이 함께 더 쉽게 작업할 수 있도록 하세요.
- 팁 생성::
- 프롬프트 생성 기능 모듈을 선택합니다.
- 데이터 집합을 업로드하고 프롬프트 유형(예: 연쇄 사고, 적은 수의 샘플, 여러 개의 샘플)을 선택합니다.
- 모델 학습 및 추론을 위한 힌트를 자동으로 생성합니다.
- 워크플로에 통합::
- 킬른의 Python 라이브러리와 OpenAPI REST API를 사용하여 킬른의 데이터 세트와 기능을 자체 워크플로에 통합하세요.
- 킬른의 문서와 샘플 코드를 참조하여 빠르게 개발을 시작하세요.
세부 운영 절차
- 모델 미세 조정모델 선택, 데이터 업로드, 매개변수 구성 및 미세 조정 시작 방법에 대한 자세한 내용입니다.
- 합성 데이터 생성시각화 도구를 사용하여 데이터를 만들고 편집하는 방법에 대한 자세한 내용입니다.
- 팀워크Git 버전 관리를 사용하여 데이터 집합을 관리하는 방법과 피드백을 제공하고 처리하는 방법에 대한 자세한 설명입니다.
- 팁 생성프롬프트 유형 선택, 데이터 업로드 및 프롬프트 생성 방법에 대한 자세한 내용입니다.
- 워크플로에 통합통합을 위해 Python 라이브러리와 API를 사용하는 방법을 자세히 설명하며 샘플 코드와 사용 시나리오를 제공합니다.
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