系列文章目录
玩转大语言模型——使用langchain和Ollama本地部署大语言模型
玩转大语言模型——三分钟教你用langchain+提示词工程获得猫娘女友
玩转大语言模型——ollama导入huggingface下载的模型
玩转大语言模型——langchain调用ollama视觉多模态语言模型
玩转大语言模型——使用transformers中的pipeline调用huggingface中模型
玩转大语言模型——transformers微调huggingface格式的中文Bert模型
玩转大语言模型——使用GraphRAG+Ollama构建知识图谱
玩转大语言模型——完美解决GraphRAG构建的知识图谱全为英文的问题
玩转大语言模型——配置图数据库Neo4j(含apoc插件)并导入GraphRAG生成的知识图谱
玩转大语言模型——本地部署带聊天界面deepseek R1的小白教程
玩转大语言模型——本地部署deepseek R1和本地数据库的小白教程(Ollama+AnythingLLM)
玩转大语言模型——使用LM Studio在本地部署deepseek R1的零基础)教程
玩转大语言模型——Ubuntu系统环境下使用llama.cpp进行CPU与GPU混合推理deepseek
玩转大语言模型——使用Kiln AI可视化环境进行大语言模型微调数据合成
前言
Kiln AI是一个强大的工具,主要用于微调大型语言模型(LLM)、生成合成数据以及协作数据集。Kiln AI提供了一整套无需编程、可视化操作的解决方案,帮助用户从零开始构建微调后的模型。用户可以通过Kiln UI创建任务,明确需求、初始提示和输入输出结构,然后选择合适的模型并配置参数,即可发起微调任务。Kiln支持多种主流模型,如OpenAI的GPT-4o系列、Meta的Llama 3.1与Llama 3.2以及Mistral的Mixtral等。众所周知人为去制作标签代价很大,对于学习微调或者仅作微调测试,Kiln是一个非常合适的应用,可以帮助我们通过大语言模型合成微调数据,辅助我们对模型进行微调,还可以导出生成的数据,以供其他训练和微调方式使用。
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地址:https://docs.getkiln.ai/docs/quickstart

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