Augmentoolkit 3.0
Augmentoolkit 3.0 è uno strumento open-source raffinato e collaudato che crea set di dati esperti nel dominio per addestrare LLM personalizzati con i tuoi dati, dotato di un'interfaccia intuitiva, capacità offline e processi automatici di generazione e addestramento del set di dati.
https://github.com/e-p-armstrong/augmentoolkit?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informazioni sul Prodotto
Aggiornato:Jun 19, 2025
Cos'è Augmentoolkit 3.0
Augmentoolkit 3.0 rappresenta una significativa evoluzione nello sviluppo di LLM personalizzati, progettato per aiutare gli utenti a creare modelli AI esperti nel dominio, addestrati sui loro dati specifici e domini di conoscenza. Questo strumento con licenza MIT è stato perfezionato attraverso oltre un anno di applicazione ed sperimentazione professionale, rendendolo la soluzione leader per la creazione di LLM specializzati. Consente agli utenti di caricare documenti e, con una minima competenza tecnica, generare set di dati di addestramento e addestrare modelli AI personalizzati che comprendono a fondo argomenti specifici, che si tratti di documentazione tecnica, documenti di ricerca o universi immaginari.
Caratteristiche principali di Augmentoolkit 3.0
Augmentoolkit 3.0 è una piattaforma avanzata per la generazione di dati e l'addestramento di LLM che consente agli utenti di creare modelli di IA esperti in un determinato dominio a partire da documenti e testi personalizzati. È dotata di un'interfaccia migliorata, di un processo di addestramento automatizzato e della possibilità di essere eseguita localmente o tramite API. Lo strumento è stato perfezionato attraverso oltre un anno di applicazione professionale, generando diversi dati di dominio bilanciandoli automaticamente con dati generici, rendendo più facile che mai la creazione di modelli di IA specializzati senza una vasta competenza tecnica.
Interfaccia intuitiva: Dispone di un'interfaccia utente grafica come elemento principale, consentendo agli utenti di generare set di dati semplicemente caricando documenti e premendo pulsanti
Opzioni di implementazione flessibili: Può essere eseguito localmente su hardware consumer o tramite API come Deepinfra, con capacità di ripresa automatica per i processi interrotti
Pipeline di addestramento automatizzata: Gestisce automaticamente l'intero processo dalla generazione dei dati all'addestramento del modello, incluso il download e la preparazione dei modelli per l'inferenza
Creazione di bot Discord: Include la funzionalità per convertire facilmente modelli personalizzati in bot Discord da condividere con amici o comunità
Casi d'uso di Augmentoolkit 3.0
Integrazione della ricerca professionale: I ricercatori possono creare modelli di IA che comprendano e siano in grado di discutere gli ultimi articoli e sviluppi nel loro specifico campo
Gestione della conoscenza aziendale: Le aziende possono sviluppare assistenti IA che comprendano la documentazione e le procedure interne per aiutare i dipendenti ad accedere alle informazioni in modo efficiente
Sviluppo di contenuti creativi: Scrittori e creatori possono generare modelli di IA specializzati che comprendano specifici universi di finzione o stili di scrittura per progetti creativi
Progetti di classificazione dei dati: I professionisti di ML possono creare set di dati di classificazione da grandi raccolte di testi non etichettati senza annotatori umani
Vantaggi
Soluzione conveniente per la creazione di modelli di IA personalizzati
Richiede una competenza tecnica minima per l'utilizzo
Supporta sia il funzionamento locale che quello basato su API
Svantaggi
Set di dati di piccole dimensioni possono richiedere ulteriori passaggi di ottimizzazione per un addestramento efficace
La generazione di dati locale può essere lenta su hardware consumer
Alcune nuove funzionalità sono ancora in fase sperimentale/beta
Come usare Augmentoolkit 3.0
Installa i prerequisiti: Assicurati di avere Python 3.10 o 3.11 installato sul tuo sistema. Altre versioni non sono supportate.
Clona il repository: Esegui 'git clone https://github.com/e-p-armstrong/augmentoolkit.git' e 'cd augmentoolkit'
Configura l'ambiente: Esegui lo script di configurazione appropriato per il tuo sistema operativo: per MacOS usa 'bash macos.sh' (o 'bash local_macos.sh' per la generazione locale), per Linux usa 'bash linux.sh' e per Windows usa './windows.bat'
Prepara i dati di input: Posiziona i tuoi documenti sorgente (file .txt o .md come libri, manuali, istruzioni ecc.) nella cartella di input designata
Configura le impostazioni: Regola il file config.yaml con le impostazioni appropriate per il tuo caso d'uso. Le impostazioni chiave includono i percorsi di input/output e i parametri del modello.
Genera il set di dati: Usa l'interfaccia grafica (consigliata) o esegui lo script processing.py per generare il tuo set di dati di addestramento. L'interfaccia ti guiderà attraverso il processo.
Monitora i progressi: Lo strumento riprenderà automaticamente se interrotto. Monitora i progressi attraverso l'interfaccia o l'output della console.
Addestra il modello: Una volta completata la generazione del set di dati, lo strumento può avviare automaticamente l'addestramento del modello se configurato per farlo (controllato dall'impostazione do_train in config)
Distribuisci il modello: Dopo l'addestramento, puoi servire il tuo modello localmente o distribuirlo come bot Discord usando le funzionalità server integrate di Augmentoolkit
FAQ di Augmentoolkit 3.0
Augmentoolkit 3.0 è uno strumento open-source che crea set di dati di esperti del settore per aggiornare le conoscenze di un'IA, rendendola un esperto in aree specifiche. È stato perfezionato attraverso oltre un anno di applicazione professionale e consente agli utenti di caricare documenti e creare LLM personalizzati completamente addestrati con la semplice pressione di un pulsante.
Video di Augmentoolkit 3.0
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