Augmentoolkit 3.0
Augmentoolkit 3.0 es una herramienta de código abierto refinada y probada en batalla que crea conjuntos de datos expertos en un dominio específico para entrenar LLM personalizados con tus propios datos, con una interfaz intuitiva, capacidad fuera de línea y procesos automáticos de generación y entrenamiento de conjuntos de datos.
https://github.com/e-p-armstrong/augmentoolkit?ref=producthunt&utm_source=aipure
Información del Producto
Actualizado:19/06/2025
¿Qué es Augmentoolkit 3.0?
Augmentoolkit 3.0 representa una evolución significativa en el desarrollo de LLM personalizados, diseñado para ayudar a los usuarios a crear modelos de IA expertos en un dominio específico, entrenados con sus datos y dominios de conocimiento específicos. Esta herramienta con licencia MIT ha sido refinada a través de más de un año de aplicación profesional y experimentación, convirtiéndola en la solución líder para crear LLM especializados. Permite a los usuarios cargar documentos y, con una mínima experiencia técnica, generar conjuntos de datos de entrenamiento y entrenar modelos de IA personalizados que comprendan profundamente temas específicos, ya sean documentación técnica, trabajos de investigación o universos de ficción.
Características Principales de Augmentoolkit 3.0
Augmentoolkit 3.0 es una plataforma avanzada de generación de datos y entrenamiento de LLM que permite a los usuarios crear modelos de IA expertos en un dominio a partir de documentos y textos personalizados. Cuenta con una interfaz mejorada, un proceso de entrenamiento automatizado y la capacidad de ejecutarse localmente o a través de API. La herramienta se ha perfeccionado durante más de un año de aplicación profesional, generando diversos datos de dominio y equilibrándolos automáticamente con datos genéricos, lo que facilita más que nunca la creación de modelos de IA especializados sin una amplia experiencia técnica.
Interfaz intuitiva: Cuenta con una interfaz gráfica de usuario como ciudadano de primera clase, lo que permite a los usuarios generar conjuntos de datos simplemente cargando documentos y presionando botones
Opciones de implementación flexibles: Puede ejecutarse localmente en hardware de consumo o a través de API como Deepinfra, con capacidad de reanudación automática para procesos interrumpidos
Canalización de entrenamiento automatizada: Maneja automáticamente todo el proceso, desde la generación de datos hasta el entrenamiento del modelo, incluida la descarga y preparación de modelos para la inferencia
Creación de bots de Discord: Incluye la funcionalidad para convertir fácilmente modelos personalizados en bots de Discord para compartirlos con amigos o la comunidad
Casos de Uso de Augmentoolkit 3.0
Integración de investigación profesional: Los investigadores pueden crear modelos de IA que comprendan y puedan discutir los últimos artículos y desarrollos en su campo específico
Gestión del conocimiento corporativo: Las empresas pueden desarrollar asistentes de IA que comprendan la documentación y los procedimientos internos para ayudar a los empleados a acceder a la información de manera eficiente
Desarrollo de contenido creativo: Los escritores y creadores pueden generar modelos de IA especializados que comprendan universos ficticios específicos o estilos de escritura para proyectos creativos
Proyectos de clasificación de datos: Los profesionales de ML pueden crear conjuntos de datos de clasificación a partir de grandes colecciones de texto sin etiquetar sin anotadores humanos
Ventajas
Solución rentable para crear modelos de IA personalizados
Requiere una experiencia técnica mínima para su uso
Admite el funcionamiento local y basado en API
Desventajas
Los conjuntos de datos pequeños pueden requerir pasos de optimización adicionales para un entrenamiento eficaz
La generación de datos local puede ser lenta en hardware de consumo
Algunas características nuevas aún están en fase experimental/beta
Cómo Usar Augmentoolkit 3.0
Instalar Prerrequisitos: Asegúrate de tener Python 3.10 o 3.11 instalado en tu sistema. No se admiten otras versiones.
Clonar Repositorio: Ejecuta 'git clone https://github.com/e-p-armstrong/augmentoolkit.git' y 'cd augmentoolkit'
Configurar Entorno: Ejecuta el script de configuración apropiado para tu sistema operativo: Para MacOS usa 'bash macos.sh' (o 'bash local_macos.sh' para la generación local), para Linux usa 'bash linux.sh', y para Windows usa './windows.bat'
Preparar Datos de Entrada: Coloca tus documentos fuente (archivos .txt o .md como libros, manuales, instrucciones, etc.) en la carpeta de entrada designada
Configurar Ajustes: Ajusta el archivo config.yaml con la configuración apropiada para tu caso de uso. Los ajustes clave incluyen las rutas de entrada/salida y los parámetros del modelo.
Generar Conjunto de Datos: Utiliza la interfaz gráfica (recomendada) o ejecuta el script processing.py para generar tu conjunto de datos de entrenamiento. La interfaz te guiará a través del proceso.
Monitorear Progreso: La herramienta se reanudará automáticamente si se interrumpe. Monitorea el progreso a través de la interfaz o la salida de la consola.
Entrenar Modelo: Una vez que se complete la generación del conjunto de datos, la herramienta puede comenzar automáticamente el entrenamiento del modelo si está configurada para hacerlo (controlado por la configuración do_train en config)
Implementar Modelo: Después del entrenamiento, puedes servir tu modelo localmente o implementarlo como un bot de Discord utilizando las características de servidor integradas de Augmentoolkit
Preguntas Frecuentes de Augmentoolkit 3.0
Augmentoolkit 3.0 es una herramienta de código abierto que crea conjuntos de datos de expertos en el dominio para actualizar el conocimiento de una IA, haciéndola experta en áreas específicas. Se ha perfeccionado a través de más de un año de aplicación profesional y permite a los usuarios cargar documentos y crear LLM personalizados completamente entrenados con solo presionar un botón.
Video de Augmentoolkit 3.0
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