Augmentoolkit 3.0
O Augmentoolkit 3.0 é uma ferramenta de código aberto refinada e testada em batalha que cria conjuntos de dados especialistas em domínio para treinar LLMs personalizados com seus próprios dados, apresentando uma interface intuitiva, capacidade offline e processos automáticos de geração e treinamento de conjuntos de dados.
https://github.com/e-p-armstrong/augmentoolkit?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informações do Produto
Atualizado:Jun 19, 2025
O que é Augmentoolkit 3.0
O Augmentoolkit 3.0 representa uma evolução significativa no desenvolvimento de LLMs personalizados, projetado para ajudar os usuários a criar modelos de IA especialistas em domínio, treinados em seus dados e domínios de conhecimento específicos. Esta ferramenta licenciada pela MIT foi refinada ao longo de mais de um ano de aplicação e experimentação profissional, tornando-a a solução líder para a criação de LLMs especializados. Ele permite que os usuários carreguem documentos e, com o mínimo de conhecimento técnico, gerem conjuntos de dados de treinamento e treinem modelos de IA personalizados que compreendem profundamente assuntos específicos, sejam eles documentação técnica, artigos de pesquisa ou universos ficcionais.
Principais Recursos do Augmentoolkit 3.0
Augmentoolkit 3.0 é uma plataforma avançada de geração de dados e treinamento de LLM que permite aos usuários criar modelos de IA especialistas em domínio a partir de documentos e textos personalizados. Possui uma interface aprimorada, processo de treinamento automatizado e a capacidade de ser executado localmente ou por meio de APIs. A ferramenta foi refinada ao longo de mais de um ano de aplicação profissional, gerando diversos dados de domínio enquanto os equilibra automaticamente com dados genéricos, tornando mais fácil do que nunca criar modelos de IA especializados sem amplo conhecimento técnico.
Interface Intuitiva: Apresenta uma interface gráfica do usuário como um cidadão de primeira classe, permitindo que os usuários gerem conjuntos de dados simplesmente carregando documentos e pressionando botões
Opções de Implantação Flexíveis: Pode ser executado localmente em hardware de consumo ou por meio de APIs como Deepinfra, com capacidade de retomada automática para processos interrompidos
Pipeline de Treinamento Automatizado: Gerencia automaticamente todo o processo, desde a geração de dados até o treinamento do modelo, incluindo o download e a preparação de modelos para inferência
Criação de Bot Discord: Inclui funcionalidade para converter facilmente modelos personalizados em bots Discord para compartilhar com amigos ou comunidade
Casos de Uso do Augmentoolkit 3.0
Integração de Pesquisa Profissional: Pesquisadores podem criar modelos de IA que entendam e possam discutir os artigos e desenvolvimentos mais recentes em seu campo específico
Gestão de Conhecimento Corporativo: As empresas podem desenvolver assistentes de IA que entendam a documentação e os procedimentos internos para ajudar os funcionários a acessar informações de forma eficiente
Desenvolvimento de Conteúdo Criativo: Escritores e criadores podem gerar modelos de IA especializados que entendam universos ficcionais ou estilos de escrita específicos para projetos criativos
Projetos de Classificação de Dados: Profissionais de ML podem criar conjuntos de dados de classificação a partir de grandes coleções de texto não rotuladas sem anotadores humanos
Vantagens
Solução econômica para criar modelos de IA personalizados
Requer conhecimento técnico mínimo para usar
Suporta operação local e baseada em API
Desvantagens
Conjuntos de dados pequenos podem exigir etapas de otimização adicionais para um treinamento eficaz
A geração de dados local pode ser lenta em hardware de consumo
Alguns novos recursos ainda estão em fase experimental/beta
Como Usar o Augmentoolkit 3.0
Instalar Pré-requisitos: Certifique-se de ter o Python 3.10 ou 3.11 instalado em seu sistema. Outras versões não são suportadas.
Clonar Repositório: Execute 'git clone https://github.com/e-p-armstrong/augmentoolkit.git' e 'cd augmentoolkit'
Configurar Ambiente: Execute o script de configuração apropriado para o seu sistema operacional: Para MacOS, use 'bash macos.sh' (ou 'bash local_macos.sh' para geração local), para Linux, use 'bash linux.sh' e, para Windows, use './windows.bat'
Preparar Dados de Entrada: Coloque seus documentos de origem (arquivos .txt ou .md, como livros, manuais, instruções, etc.) na pasta de entrada designada
Configurar Definições: Ajuste o arquivo config.yaml com as configurações apropriadas para seu caso de uso. As principais configurações incluem caminhos de entrada/saída e parâmetros do modelo.
Gerar Conjunto de Dados: Use a interface gráfica (recomendado) ou execute o script processing.py para gerar seu conjunto de dados de treinamento. A interface o guiará pelo processo.
Monitorar Progresso: A ferramenta será retomada automaticamente se for interrompida. Monitore o progresso por meio da interface ou da saída do console.
Treinar Modelo: Depois que a geração do conjunto de dados for concluída, a ferramenta pode iniciar automaticamente o treinamento do modelo, se configurada para fazê-lo (controlado pela configuração do_train em config)
Implantar Modelo: Após o treinamento, você pode servir seu modelo localmente ou implantá-lo como um bot do Discord usando os recursos de servidor integrados do Augmentoolkit
Perguntas Frequentes do Augmentoolkit 3.0
Augmentoolkit 3.0 é uma ferramenta de código aberto que cria conjuntos de dados de especialistas de domínio para atualizar o conhecimento de uma IA, tornando-a especialista em áreas específicas. Foi aprimorada ao longo de mais de um ano de aplicação profissional e permite que os usuários carreguem documentos e criem LLMs personalizados totalmente treinados com apenas um clique de botão.
Vídeo do Augmentoolkit 3.0
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