Kiln AI: herramienta de IA para ajuste fino de modelos de lenguaje, generación de datos sintéticos y colaboración en conjuntos de datos 185

Kiln ai es una herramienta de IA de código abierto que permite el ajuste fino (fine-tuning) de modelos de lenguaje grandes (LLM), la generación de datos sintéticos y la colaboración en conjuntos de datos. Ofrece una interfaz intuitiva, es compatible con sistemas Windows, MacOS y Linux, y permite a los usuarios ajustar de forma "sin código" múltiples modelos y desplegarlos automáticamente.

Kiln AI también es compatible con deepseek (tengo un deepseek-r1:14b desplegado localmente con ollama) y realicé una pequeña prueba. Para alguien como yo, que necesita desarrollar e investigar con grandes modelos de lenguaje destilados en local, Kiln AI es sencillamente una herramienta "maravillosa".

Características y funcionalidades de Kiln AI:

• Ajuste fino sin código: Kiln AI permite a los usuarios realizar el ajuste fino de modelos a través de una interfaz sencilla. Los usuarios pueden elegir el modelo adecuado, como GPT-4o, la serie Llama, etc., y configurar los parámetros para el ajuste fino.

• Construcción de conjuntos de datos: Kiln AI permite a los usuarios construir e iterar conjuntos de datos. Los usuarios pueden introducir sus propias fuentes de datos y la herramienta ayuda a mejorar la calidad y diversidad de los datos, optimizando así el efecto del entrenamiento.

• Generación de datos sintéticos: La herramienta puede generar datos sintéticos automáticamente para apoyar el entrenamiento del modelo, reduciendo el coste del etiquetado de datos, lo que resulta especialmente útil en situaciones de escasez de datos.

• Colaboración en equipo: Control de versiones de conjuntos de datos de IA basado en Git. Su interfaz intuitiva permite colaborar fácilmente con QA, PM y expertos en la materia sobre datos estructurados.

• Generación de prompts: Genera automáticamente prompts a partir de tus datos, incluyendo cadena de pensamiento (chain-of-thought), pocos ejemplos y múltiples ejemplos, entre otros.

• Amplio soporte de modelos y proveedores: Compatible con Ollama, OpenAI, OpenRouter, Fireworks, Groq, AWS, etc.

Modelos y proveedores compatibles

• Compatible con cualquier API compatible con OpenAI, incluyendo Ollama, OpenAI, OpenRouter, Fireworks, Groq y AWS.

• Amplia biblioteca de modelos: Los modelos compatibles incluyen GPT, Llama, Claude, Gemini, Mistral, Gemma y Phi.

¿Cómo usar Kiln AI para la construcción de conjuntos de datos y la optimización de modelos?

1. Descarga e instalación de Kiln AI:

• Visita la página de GitHub de Kiln AI y descarga el paquete de instalación correspondiente a tu sistema operativo.

• Sigue las indicaciones del proceso de instalación para completarlo.

2. Inicia la aplicación Kiln AI:

• Una vez finalizada la instalación, inicia la aplicación Kiln AI. Verás una interfaz de usuario intuitiva.

3. Crea una nueva tarea:

• En la interfaz de Kiln AI, haz clic en el botón "Crear nueva tarea". Esto te guiará a la fase de definición de la tarea y establecimiento de objetivos.

• Introduce el nombre de la tarea, su descripción y cualquier requisito específico de entrada y salida.

4. Genera los datos de entrenamiento:

• Utiliza las herramientas visuales interactivas que ofrece Kiln AI para generar los datos de entrenamiento. Puedes generar datos sintéticos de alta calidad mediante técnicas como árboles temáticos, prompts con múltiples ejemplos y cadena de pensamiento.

• Asegúrate de la diversidad y precisión de los datos durante su generación.

5. Selecciona y ajusta el modelo:

• En Kiln AI, puedes elegir entre múltiples modelos preentrenados para el ajuste fino, incluyendo Llama, GPT-4o, Mixtral, etc.

• Configura los parámetros de ajuste fino, como la división entre conjunto de entrenamiento y conjunto de validación, e inicia la tarea de ajuste fino.

6. Despliega y utiliza el modelo:

• Una vez completado el ajuste fino, Kiln AI desplegará el modelo automáticamente. Puedes probar y utilizar el modelo ajustado directamente desde la interfaz.

• Si lo necesitas, también puedes integrar el modelo en otros sistemas o aplicaciones a través de la API.

7. Colaboración en equipo y control de versiones:

• Kiln AI es compatible con el control de versiones basado en Git, lo que facilita la colaboración entre los miembros del equipo en conjuntos de datos y modelos.

• Puedes utilizar la interfaz de Kiln AI o las herramientas de línea de comandos para la gestión de versiones y la colaboración.

Dirección del repositorio en GitHub: https://github.com/Kiln-AI/Kiln