Augmentoolkit 3.0
Augmentoolkit 3.0 は、洗練され、実証済みのオープンソースツールであり、独自のデータでカスタム LLM をトレーニングするためのドメインエキスパートデータセットを作成します。直感的なインターフェース、オフライン機能、自動データセット生成およびトレーニングプロセスを備えています。
https://github.com/e-p-armstrong/augmentoolkit?ref=producthunt&utm_source=aipure
製品情報
更新日:2025年07月16日
Augmentoolkit 3.0とは
Augmentoolkit 3.0 は、カスタム LLM 開発における重要な進化を代表するものであり、ユーザーが特定のデータと知識ドメインでトレーニングされたドメインエキスパート AI モデルを作成できるように設計されています。この MIT ライセンスのツールは、1 年以上の専門的なアプリケーションと実験を通じて改良されており、特殊な LLM を作成するための主要なソリューションとなっています。これにより、ユーザーはドキュメントをアップロードし、最小限の技術的専門知識で、トレーニングデータセットを生成し、技術ドキュメント、研究論文、架空の宇宙など、特定の主題を深く理解するカスタム AI モデルをトレーニングできます。
Augmentoolkit 3.0の主な機能
Augmentoolkit 3.0は、カスタムドキュメントやテキストからドメイン専門のAIモデルを作成できる高度なデータ生成およびLLMトレーニングプラットフォームです。改善されたインターフェース、自動化されたトレーニングプロセス、ローカルまたはAPI経由での実行機能が特徴です。このツールは、1年以上の専門的なアプリケーションを通じて改良され、多様なドメインデータを生成しながら、一般的なデータとのバランスを自動的に調整し、広範な技術的専門知識なしに、これまで以上に簡単に特殊なAIモデルを作成できるようになりました。
直感的なインターフェース: グラフィカルユーザーインターフェースを第一級の市民として備えており、ユーザーはドキュメントをアップロードしてボタンを押すだけでデータセットを生成できます
柔軟なデプロイメントオプション: コンシューマーハードウェアでローカルに、またはDeepinfraのようなAPI経由で実行でき、中断されたプロセスの自動再開機能があります
自動化されたトレーニングパイプライン: データ生成からモデルトレーニングまで、プロセス全体を自動的に処理し、推論のためにモデルをダウンロードして準備することも含みます
Discordボットの作成: カスタムビルドモデルをDiscordボットに簡単に変換して、友人やコミュニティと共有する機能が含まれています
Augmentoolkit 3.0のユースケース
専門的な研究統合: 研究者は、特定の分野における最新の論文や開発を理解し、議論できるAIモデルを作成できます
企業知識管理: 企業は、従業員が効率的に情報にアクセスできるよう、内部ドキュメントと手順を理解するAIアシスタントを開発できます
クリエイティブコンテンツ開発: 作家やクリエイターは、クリエイティブプロジェクトのために、特定の架空の世界や執筆スタイルを理解する特殊なAIモデルを生成できます
データ分類プロジェクト: ML専門家は、人間のアノテーターなしで、大規模なラベルなしテキストコレクションから分類データセットを作成できます
メリット
カスタムAIモデルを作成するための費用対効果の高いソリューション
使用するために最小限の技術的専門知識が必要です
ローカルおよびAPIベースの操作をサポートします
デメリット
小規模なデータセットでは、効果的なトレーニングのために追加の最適化手順が必要になる場合があります
ローカルでのデータ生成は、コンシューマーハードウェアでは遅くなる可能性があります
一部の新機能は、まだ実験的/ベータ段階です
Augmentoolkit 3.0の使い方
前提条件のインストール: システムに Python 3.10 または 3.11 がインストールされていることを確認してください。他のバージョンはサポートされていません。
リポジトリのクローン: 'git clone https://github.com/e-p-armstrong/augmentoolkit.git' および 'cd augmentoolkit' を実行します
環境のセットアップ: OS に適切なセットアップスクリプトを実行します。MacOS の場合は 'bash macos.sh' (またはローカル生成の場合は 'bash local_macos.sh')、Linux の場合は 'bash linux.sh'、Windows の場合は './windows.bat' を使用します
入力データの準備: ソースドキュメント (.txt または .md ファイル、書籍、マニュアル、説明書など) を指定された入力フォルダに配置します
設定の構成: ユースケースに合わせて config.yaml ファイルを適切な設定で調整します。主な設定には、入力/出力パスとモデルパラメータが含まれます。
データセットの生成: グラフィカルインターフェース (推奨) を使用するか、processing.py スクリプトを実行して、トレーニングデータセットを生成します。インターフェースがプロセスをガイドします。
進捗状況の監視: ツールは中断された場合、自動的に再開します。インターフェースまたはコンソール出力を介して進捗状況を監視します。
モデルのトレーニング: データセットの生成が完了すると、ツールは自動的にモデルのトレーニングを開始できます (config の do_train 設定によって制御されます)
モデルのデプロイ: トレーニング後、モデルをローカルで提供するか、Augmentoolkit の組み込みサーバー機能を使用して Discord ボットとしてデプロイできます
Augmentoolkit 3.0のよくある質問
Augmentoolkit 3.0は、AIの知識を更新して特定の分野の専門家にするためのドメイン専門家データセットを作成するオープンソースツールです。1年以上の専門的なアプリケーションを通じて改良されており、ユーザーはドキュメントをアップロードし、ボタンを押すだけで完全にトレーニングされたカスタムLLMを作成できます。
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