Kiln AI：开源AI原型设计和数据集协作开发工具，微调专属模型

在AI的浪潮中，涌现出各式各样的工具，它们或致力于简化开发流程，或专注于提升模型性能。今天，我们要介绍的是一款开源AI原型设计与数据集协作开发工具——Kiln AI，它旨在帮助开发者更高效地进行AI模型的微调和数据集的协作。

Kiln AI，这款工具究竟有何独特之处？它又将如何改变我们的AI开发方式呢？让我们一起深入了解。

Kiln AI：开源AI开发的利器

Kiln AI是一款开源的AI开发工具，其核心目标是简化大型语言模型（LLM）的微调、合成数据生成以及数据集的协作。它提供了一个直观的桌面应用程序，支持Windows、MacOS和Linux三大平台，让用户能够以零代码的方式对多种模型进行微调，如Llama、GPT4o和Mixtral，并实现自动部署。

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Kiln AI不仅提供强大的微调功能，还配备了交互式工具，用于生成训练数据，并支持基于Git的版本控制，方便团队协作。此外，它还支持自动提示生成、多种模型集成，并非常注重用户隐私，确保数据安全。更令人惊喜的是，Kiln AI的Python库是开源的，这使得开发者能够轻松地将其集成到现有的工作流中。

Kiln AI的主要功能：化繁为简，提升效率

Kiln AI的功能非常丰富，旨在为开发者提供一站式的AI开发体验。

直观的桌面应用程序：Kiln AI提供了一个跨平台的桌面应用程序，支持Windows、MacOS和Linux系统。它提供一键式安装和使用，界面设计简洁直观，让用户能够快速上手。
零代码微调：Kiln AI支持多种语言模型，如Llama、GPT4o和Mixtral，并能够自动进行无服务器部署。这意味着，用户无需编写复杂的代码，即可对模型进行微调，并将其部署到云端或本地。
合成数据生成：Kiln AI提供交互式可视化工具，用于生成训练数据。这对于那些缺乏大量真实数据的开发者来说，无疑是一个福音。通过合成数据，他们可以快速构建和完善数据集。
团队协作：Kiln AI基于Git的版本控制，支持多人协作，方便QA、PM和领域专家共同参与数据集构建。这种协作方式，能够有效地提高数据集的质量和效率。
自动提示生成：Kiln AI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。这些提示能够帮助模型更好地理解任务，提高生成结果的质量。
广泛的模型和提供商支持：Kiln AI支持基于Ollama、OpenAI、OpenRouter、Fireworks、Groq、AWS或任何兼容OpenAI API的模型。这意味着，用户可以根据自己的需求，选择合适的模型和提供商。

Kiln AI的技术原理：精益求精，追求卓越

Kiln AI之所以能够实现如此强大的功能，离不开其精湛的技术原理。

基于Git的版本控制：Kiln AI使用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。这种方式能够有效地保证数据的完整性和一致性。
无服务器部署（Serverless Deployment）：Kiln AI支持将微调后的模型自动部署到云端或本地，无需手动配置服务器。它支持多种云平台和本地环境，让用户能够灵活地选择部署方式。
交互式数据生成工具：Kiln AI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。它支持多种数据生成策略，如少样本学习、多样本学习等。这些策略能够有效地提高合成数据的质量和多样性。
Python库集成：Kiln AI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。它支持在Jupyter Notebook中使用，方便数据科学家进行深度分析。这种集成方式能够有效地提高开发效率。
多模型支持：Kiln AI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。这种方式能够有效地降低用户的学习成本和使用难度。

Kiln AI的快速入门：轻松上手，快速体验

想要体验Kiln AI的强大功能吗？下面是快速入门指南：

下载和安装：
- 桌面应用：访问Kiln AI的官方网站或GitHub仓库，下载适用于您的操作系统的桌面应用程序（支持MacOS、Windows和Linux），然后按照提示进行安装。
- Python库：如果您希望将Kiln AI集成到现有的Python工作流中，可以使用pip命令进行安装：pip install kiln-ai。
启动应用：
- 安装完成后，启动Kiln AI应用程序，并按照引导创建项目和任务。您需要连接到AI提供商（如Ollama、OpenAI、OpenRouter等），并提供相应的API密钥。
- 如果您是新手，建议先使用示例任务进行快速体验，了解Kiln AI的基本功能和操作流程。之后，您可以根据自己的需求，定义自定义任务。

Kiln AI的模型和AI提供商：灵活选择，自由搭配

Kiln AI与多种云服务提供商和AI模型兼容，例如OpenAI、Groq、OpenRouter、AWS、Fireworks等。用户需要提供自己的API密钥，系统不会访问用户的数据集。这意味着，您可以根据自己的需求，选择合适的模型和提供商，并确保数据的安全性。

如果您想使用不在列表中的模型，但该模型是Kiln AI支持的AI提供商提供的，您可以在“设置>AI提供商和模型”中添加该模型。添加后，该模型将出现在模型下拉菜单的“未测试”部分。

如果您拥有一个OpenAI兼容的服务器（例如LiteLLM、vLLM等），也可以在Kiln AI中使用。您需要在“设置>AI提供商和模型”中添加一个“自定义API”。所有由该API支持的模型将出现在模型下拉菜单的“未测试”部分。

Kiln AI的合成数据生成：无中生有，变废为宝

Kiln AI的合成数据生成功能非常强大，它可以帮助用户快速生成高质量的训练数据，解决数据匮乏的问题。

Kiln AI支持多种合成数据生成方式：

零样本数据生成：根据任务定义直接生成数据，无需额外配置。
主题树数据生成：基于生成主题树（包括嵌套主题）快速生成广泛的数据。用户能选择自动主题生成或手动添加主题。
结构化数据生成：如果任务需要结构化输入或输出，生成的数据将遵循用户定义的JSON模式。所有生成的值都会进行验证，不符合模式的数据不会被保存。

在生成数据时，您可以选择合适的模型（如OpenAI、Anthropic、Llama、Google、Mistral等）和主机（如Ollama），并根据需求设置提示选项（如少样本、多样本、思维链提示等）。

此外，您还可以通过人工指导的方式，提高生成数据的质量。例如，您可以要求模型生成涵盖全球性话题的内容，或者生成特定语言的示例。您还可以针对模型难以分类的问题（如讽刺信息）生成特定的数据。

生成数据后，您可以通过迭代的方式，不断完善数据集。您可以手动删除风格不正确的示例，或者使用更好的模型和提示，提高生成数据的质量。

Kiln AI的微调指南：手把手教你微调模型

Kiln AI提供了一套完整的微调指南，帮助用户快速掌握模型微调的技巧。

定义任务和目标：在Kiln UI中创建一个新任务，包括初始提示、要求以及输入/输出模式。例如，您可以创建一个生成新闻标题的任务，给定新闻主题的摘要，生成不同风格的新闻标题。
使用合成数据生成训练数据：使用Kiln AI的合成数据生成功能，快速生成高质量的合成数据集。您可以使用多模型和多提示策略，提高数据质量。
选择要微调的模型：Kiln AI支持多种模型，如GPT-4o、Mixtral 8x7b MoE、Llama 3.2等。您可以根据自己的需求，选择合适的模型。
启动微调任务：在Kiln UI的“微调”选项卡中，选择模型、数据集和训练参数，然后启动微调任务。建议创建测试集和验证集，以便在微调完成后评估模型性能。
部署和运行模型：微调完成后，系统会自动部署模型，无需额外配置。您可以在Kiln UI的“运行”选项卡中选择模型并使用。

如果您希望在自有基础设施上训练模型，可以将数据集导出为常见格式，然后在Unsloth或Axolotl等平台上进行微调。

在微调过程中，您可以采用“阶梯式”数据策略，从少量高质量样本逐步扩展到大量合成数据。此外，您还需要不断评估模型性能，调整超参数、优化提示、修复错误，并重新微调。

Kiln AI训练推理模型指南：让模型更聪明

如果您希望训练推理模型，需要注意以下几个关键步骤：

确保训练数据包含“推理”：使用推理模型或链式思维提示生成训练数据，确保数据集中包含推理内容。
创建包含推理的训练数据集：在创建数据集时，筛选包含推理/思考的样本。
选择正确的训练策略：选择“最终响应和中间推理”训练策略，包含推理数据。
调用微调模型时使用适当的提示：建议用训练时使用的相同提示，获得最佳效果。

您可以选择使用推理模型或链式思维。推理模型适用于需要跨领域推理能力的场景，基于微调大型推理模型（如Deepseek R1）创建更小、更快的模型。链式思维则基于简单的“逐步思考”提示提升输出质量，或自定义思考提示生成针对特定任务的训练集。

Kiln AI的应用场景：无限可能，等你探索

Kiln AI的应用场景非常广泛，几乎可以应用于任何需要AI技术的领域。

智能客服：使用Kiln AI生成客服对话数据集，微调语言模型，提高回答准确性和相关性。
医疗领域：在医疗领域的AI项目中，医生（领域专家）可以使用Kiln AI生成医学数据集，数据科学家进行模型微调，QA团队负责验证数据质量。
快速原型开发与实验：在开发文本生成工具时，可以使用Kiln AI的少样本提示和多模型支持，快速实验不同模型的生成效果。
教育：教育科技公司可以使用Kiln AI构建教育数据集，包括学生问题和答案，用在微调教育AI模型。
金融行业：金融行业可以使用Kiln AI进行风险评估模型的微调，所有数据本地处理，确保客户数据不被泄露。

总结

Kiln AI作为一款开源AI原型设计与数据集协作开发工具，以其强大的功能、灵活的配置和便捷的操作，为AI开发者提供了一个高效的开发平台。无论您是AI领域的专家，还是刚刚入门的新手，都可以通过Kiln AI，快速构建和优化AI模型，实现您的创意和想法。