开源项目Kiln的使用教程

开源项目Kiln的使用教程

Kiln The easiest tool for fine-tuning LLM models, synthetic data generation, and collaborating on datasets. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ki/Kiln

1. 项目介绍

Kiln是一个由Kiln-AI团队开发的AI原型设计和数据集协作工具。它支持LLM模型微调、合成数据生成以及团队协作等功能。Kiln提供了直观的桌面应用程序，可以在Windows、MacOS和Linux上运行，无需编写代码即可进行模型的微调和数据集的构建。此外，它支持多种模型和供应商，包括Ollama、OpenAI、OpenRouter等，并通过MIT开源协议提供Python库和OpenAPI REST API。

2. 项目快速启动

首先，您需要安装Kiln的Python库。可以通过以下命令进行安装：

pip install kiln-ai

安装完成后，您可以使用以下代码加载Kiln数据集：

from kiln import Kiln

# 创建Kiln实例
kiln = Kiln()

# 加载数据集
dataset = kiln.load_dataset('path_to_your_dataset.kiln')

接下来，您可以使用Kiln的API进行数据集的操作，比如生成提示、微调模型等。

3. 应用案例和最佳实践

合理使用提示生成

Kiln允许自动生成各种风格的提示，例如链式思维、少样本和多样本等。以下是一个生成提示的示例：

# 生成链式思维提示
prompts = kiln.generate_prompts(dataset, style='chain_of_thought')

# 打印生成的提示
for prompt in prompts:
    print(prompt)

微调模型

使用Kiln的数据集对模型进行微调，可以提高模型的质量。以下是一个微调模型的示例：

# 微调模型
kiln.fine_tune_model(dataset, model='your_model', epochs=3)

# 保存微调后的模型
kiln.save_model('path_to_save_finetuned_model')

团队协作

Kiln支持使用Git进行数据集的版本控制，使得团队成员可以轻松地协作。以下是一个示例，展示如何使用Kiln进行团队协作：

# 加载远程数据集
remote_dataset = kiln.load_dataset('remote_dataset_path')

# 对数据集进行操作，例如添加标签
kiln.add_labels(remote_dataset, labels=['label1', 'label2'])

# 将更改推送到远程仓库
kiln.push_dataset(remote_dataset)

4. 典型生态项目

Kiln作为AI原型设计和数据集协作工具，可以与多种开源项目结合使用，以下是一些典型的生态项目：

• 数据标注工具：如LabelImg、CVAT等，可以用来生成用于训练的数据集。
• 模型训练框架：如TensorFlow、PyTorch等，可以用来训练基于Kiln数据集的模型。
• 模型部署平台：如TensorFlow Serving、TorchServe等，可以用来部署经过微调的模型。

通过整合这些工具和框架，可以构建一个完整的AI开发流程，从而更高效地开发和部署AI应用。

Kiln The easiest tool for fine-tuning LLM models, synthetic data generation, and collaborating on datasets. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ki/Kiln