Augmentoolkit 3.0
Augmentoolkit 3.0 ist ein verfeinertes und praxiserprobtes Open-Source-Tool, das Domänenexperten-Datensätze erstellt, um benutzerdefinierte LLMs mit Ihren eigenen Daten zu trainieren. Es verfügt über eine intuitive Benutzeroberfläche, Offline-Funktionen sowie automatische Datensatzgenerierungs- und Trainingsprozesse.
https://github.com/e-p-armstrong/augmentoolkit?ref=producthunt&utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:Jun 19, 2025
Was ist Augmentoolkit 3.0
Augmentoolkit 3.0 stellt eine bedeutende Weiterentwicklung in der Entwicklung benutzerdefinierter LLMs dar und wurde entwickelt, um Benutzern bei der Erstellung von Domänenexperten-KI-Modellen zu helfen, die auf ihren spezifischen Daten- und Wissensbereichen trainiert sind. Dieses MIT-lizenzierte Tool wurde durch über ein Jahr professioneller Anwendung und Experimentierung verfeinert und ist damit die führende Lösung für die Erstellung spezialisierter LLMs. Es ermöglicht Benutzern, Dokumente hochzuladen und mit minimalem technischen Fachwissen Trainingsdatensätze zu generieren und benutzerdefinierte KI-Modelle zu trainieren, die bestimmte Themenbereiche tiefgreifend verstehen, sei es technische Dokumentation, Forschungsarbeiten oder fiktive Universen.
Hauptfunktionen von Augmentoolkit 3.0
Augmentoolkit 3.0 ist eine fortschrittliche Plattform zur Datengenerierung und zum LLM-Training, die es Benutzern ermöglicht, domänenexperten-KI-Modelle aus benutzerdefinierten Dokumenten und Texten zu erstellen. Sie bietet eine verbesserte Benutzeroberfläche, einen automatisierten Trainingsprozess und die Möglichkeit, entweder lokal oder über APIs ausgeführt zu werden. Das Tool wurde durch über ein Jahr professioneller Anwendung verfeinert, wobei diverse Domänendaten generiert und gleichzeitig automatisch mit generischen Daten abgeglichen wurden, wodurch es einfacher denn je ist, spezialisierte KI-Modelle ohne umfangreiche technische Expertise zu erstellen.
Intuitive Benutzeroberfläche: Bietet eine grafische Benutzeroberfläche als vollwertiges Element, die es Benutzern ermöglicht, Datensätze zu generieren, indem sie einfach Dokumente hochladen und Schaltflächen drücken
Flexible Bereitstellungsoptionen: Kann entweder lokal auf Consumer-Hardware oder über APIs wie Deepinfra ausgeführt werden, mit automatischer Wiederaufnahmefunktion für unterbrochene Prozesse
Automatisierte Trainingspipeline: Verarbeitet automatisch den gesamten Prozess von der Datengenerierung bis zum Modelltraining, einschließlich des Herunterladens und Vorbereitens von Modellen für die Inferenz
Discord-Bot-Erstellung: Enthält eine Funktion, um benutzerdefinierte Modelle einfach in Discord-Bots umzuwandeln, um sie mit Freunden oder der Community zu teilen
Anwendungsfälle von Augmentoolkit 3.0
Professionelle Forschungsintegration: Forscher können KI-Modelle erstellen, die die neuesten Arbeiten und Entwicklungen in ihrem spezifischen Bereich verstehen und diskutieren können
Corporate Knowledge Management: Unternehmen können KI-Assistenten entwickeln, die interne Dokumentationen und Verfahren verstehen, um Mitarbeitern den effizienten Zugriff auf Informationen zu ermöglichen
Kreative Content-Entwicklung: Autoren und Kreative können spezialisierte KI-Modelle generieren, die spezifische fiktive Universen oder Schreibstile für kreative Projekte verstehen
Datenklassifizierungsprojekte: ML-Experten können Klassifizierungsdatensätze aus großen, unbeschrifteten Textsammlungen ohne menschliche Annotatoren erstellen
Vorteile
Kostengünstige Lösung für die Erstellung benutzerdefinierter KI-Modelle
Erfordert minimale technische Expertise für die Nutzung
Unterstützt sowohl den lokalen als auch den API-basierten Betrieb
Nachteile
Kleine Datensätze erfordern möglicherweise zusätzliche Optimierungsschritte für ein effektives Training
Die lokale Datengenerierung kann auf Consumer-Hardware langsam sein
Einige neue Funktionen befinden sich noch in der experimentellen/Beta-Phase
Wie verwendet man Augmentoolkit 3.0
Voraussetzungen installieren: Stellen Sie sicher, dass Python 3.10 oder 3.11 auf Ihrem System installiert ist. Andere Versionen werden nicht unterstützt.
Repository klonen: Führen Sie \'git clone https://github.com/e-p-armstrong/augmentoolkit.git\' und \'cd augmentoolkit\' aus
Umgebung einrichten: Führen Sie das entsprechende Setup-Skript für Ihr Betriebssystem aus: Für MacOS verwenden Sie \'bash macos.sh\' (oder \'bash local_macos.sh\' für die lokale Generierung), für Linux verwenden Sie \'bash linux.sh\' und für Windows verwenden Sie \'./windows.bat\'
Eingabedaten vorbereiten: Platzieren Sie Ihre Quelldokumente (.txt- oder .md-Dateien wie Bücher, Handbücher, Anleitungen usw.) im dafür vorgesehenen Eingabeordner
Einstellungen konfigurieren: Passen Sie die Datei config.yaml mit den entsprechenden Einstellungen für Ihren Anwendungsfall an. Zu den wichtigsten Einstellungen gehören Eingabe-/Ausgabepfade und Modellparameter.
Datensatz generieren: Verwenden Sie entweder die grafische Benutzeroberfläche (empfohlen) oder führen Sie das Skript processing.py aus, um Ihren Trainingsdatensatz zu generieren. Die Benutzeroberfläche führt Sie durch den Prozess.
Fortschritt überwachen: Das Tool wird automatisch fortgesetzt, wenn es unterbrochen wird. Überwachen Sie den Fortschritt über die Benutzeroberfläche oder die Konsolenausgabe.
Modell trainieren: Sobald die Datensatzgenerierung abgeschlossen ist, kann das Tool automatisch mit dem Modelltraining beginnen, wenn es entsprechend konfiguriert ist (gesteuert durch die Einstellung do_train in config)
Modell bereitstellen: Nach dem Training können Sie Ihr Modell lokal bereitstellen oder es als Discord-Bot mithilfe der integrierten Serverfunktionen von Augmentoolkit bereitstellen
Augmentoolkit 3.0 FAQs
Augmentoolkit 3.0 ist ein Open-Source-Tool, das Datensätze von Domänenexperten erstellt, um das Wissen einer KI zu aktualisieren und sie zu einem Experten in bestimmten Bereichen zu machen. Es wurde durch über ein Jahr professioneller Anwendung verfeinert und ermöglicht es Benutzern, Dokumente hochzuladen und vollständig trainierte, benutzerdefinierte LLMs mit nur einem Knopfdruck zu erstellen.
Augmentoolkit 3.0 Video
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