人人好在线av 国产，公众号停更了几个月了，这几个月一直有缠绵写著述的，当今草稿里还躺着几篇未收场的著述，待后头无意间了完善以后再发出。
要说这个春节最火的非DeepSeek莫属了，万般一又友圈、公众号全是关系deepseek的音问。我我方也试了官方的网页版块和APP,但重试率太高，没目的官方的计较资源抗不住人人伙的温雅。 今天给人人先容一个器具，不错零代码磨砺出我方的放荡大模子，也复旧了deepseek（我腹地ollama部署了一个deepseek-r1:14b）进行了小测试；它即是Kiln AI.方式地址
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官方仓库地址：https://github.com/Kiln-AI/Kiln
文档地址：https://docs.getkiln.ai/docs/quickstart （现时仅英文）
软件本性
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🚀 直不雅的桌面哄骗举止：适用于 Windows、MacOS 和 Linux 的一键式哄骗举止。真纯碎不雅的瞎想。
🎛️ 微调：Llama、GPT4o 和 Mixtral 的零代码微调。自动无就业器部署模子。
🤖 合成数据生成：使用咱们的交互式可视化器具生成磨砺数据。
🧠 推理模子：磨砺或索要您我方的自界说推理模子。
🤝 团队配合：基于 Git 的 AI 数据集版块截止。直不雅的用户界面让您不错大略地与 QA、PM 和主题人人就结构化数据（示例、领导、评分、反映、问题等）进行配合。
📝 领导词生成：自动从您的数据中生成领导，包括想路链、小样本和万般本等。
🌐 粗造的模子和提供商复旧：通过 Ollama、OpenAI、OpenRouter、Fireworks、Groq、AWS 或任何与 OpenAI 兼容的 API 使用任何模子在线av 国产。
🧑💻 开源库和 API：咱们的 Python 库和 OpenAPI REST API 是 MIT 开源的。
🔒 躲闪优先：咱们看不到您的数据。自带 API 密钥或使用 Ollama 在腹地运转。
🗃️ 结构化数据：构建使用 JSON 的 AI 任务。
💰 免费：咱们的哄骗举止是免费的，咱们的库是开源的。
（以上执行基于官方文档google翻译）
使用体验
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使用起来也很简便，官方有复旧各平台的装配包，只消下载运转就好，会自动翻开浏览器并访谒 http://localhost:8757/
凭证领导一步步往后走就行了
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若是ollama不在腹地机器上，先点一次“Connect”后会弹出成就ollama成就.
使用中有些框的数据也不需要我方填写，如下图
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只重点击'Create an example' 就自动把表单填上了。
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创建任务这里亦然，对外行来说异常友好了；不了解每个参数真谛的，先自动填充跑一遍望望经过，也不需要我方胡乱填写。
任务主要界面
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资本
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由于我是在一个唯一12G的显卡上跑的测试(即是慢.....)，ollama部署不需要其它特等资本，官方文档上有一个18分钟（不包括恭候磨砺和数据生成的时间）微调9个大模子的诠释，内部有提到资本。
生成磨砺数据：OpenRouter 上 2.06 好意思元在 Fireworks 上微调 5 个模子（Llama 3.2 1b、Llama 3.2 3b、Llama 3.1 8b、Llama 3.1 70b 和 Mixtral 8x7b）：1.47 好意思元在 OpenAI 上微调 GPT 4o-Mini：2.03 好意思元在 OpenAI 上微调 GPT 4o：16.91 好意思元在 Unsloth 上对 Llama 3.2 1b 和 3b 进行微调：0.00 好意思元（免费 Google Colab T4）若是莫得 GPT-4o，统统这个词项方针资本将不到 6 好意思元！
同期，咱们最快的微调（Llama 3.2 1b）比咱们在合成数据生成技巧使用的模子快 10 倍，低廉 150 倍（起头：OpenRouter 性能统计和价钱）。
文档集会：https://docs.getkiln.ai/docs/fine-tuning-guide
已毕语
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这仅仅一个小的测试，后头会劝诱业务场景作念深远的测试，看是否能磨砺一个专用的模子为我方所用。
人人有这方面劝诫或者有其它更好器具的不错相互疏导！！！
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