버전 3.0의 주요 개선 사항은 무엇입니까?

버전 3.0은 더 넓은 범위의 도메인 데이터를 생성하고 자동으로 일반 데이터와 균형을 맞춥니다. 더 강력한 인터페이스, 더 나은 오류 메시지, 자동 생성된 훈련 구성 및 시작 스크립트가 특징입니다. 이 도구는 이제 다양한 크기의 데이터 세트에서 안정적으로 도메인 전문가를 생성하고 사전 훈련 중에 볼 수 없었던 콘텐츠를 모델에 가르칠 수 있습니다.

Augmentoolkit 3.0을 실행하기 위한 시스템 요구 사항은 무엇입니까?

Augmentoolkit 3.0은 Python 버전 3.10 또는 3.11(3.13 아님)이 필요합니다. 로컬 데이터 세트 생성을 위해 소비자 하드웨어에서 실행할 수 있지만, 생성 속도는 하드웨어 성능에 따라 다를 수 있습니다. 훈련의 경우 사용자는 강력한 머신이 필요하거나 자동화된 클라우드 임대 옵션을 선택할 수 있습니다.

Augmentoolkit 3.0을 시작하려면 어떻게 해야 합니까?

GitHub 저장소를 복제하고 운영 체제(macos.sh, linux.sh 또는 windows.bat)에 맞는 스크립트를 사용하여 설치하고, 이제 Augmentoolkit을 실행하는 데 권장되는 방법인 그래픽 사용자 인터페이스를 사용하여 시작할 수 있습니다. 인터페이스는 첫 번째 데이터 세트 생성을 안내합니다.

Augmentoolkit 3.0은 사용하기에 비쌉니까?

Augmentoolkit은 매우 비용 효율적일 수 있습니다. 데이터 생성은 로컬 하드웨어에서 거의 비용 없이 수행할 수 있습니다. 모델 훈련의 경우 미세 조정 프로세스에 약 20달러가 소요됩니다. 사용자는 합리적인 비용으로 더 빠른 데이터 생성을 위해 Deepinfra와 같은 API를 사용할 수도 있습니다.

Augmentoolkit 3.0

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Augmentoolkit 3.0은 직관적인 인터페이스, 오프라인 기능, 자동 데이터 세트 생성 및 훈련 프로세스를 특징으로 하는 자체 데이터로 사용자 정의 LLM을 훈련하기 위한 도메인 전문가 데이터 세트를 생성하는 세련되고 실전에서 검증된 오픈 소스 도구입니다.

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https://github.com/e-p-armstrong/augmentoolkit?ref=producthunt&utm_source=aipure

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제품 정보

업데이트됨:Jun 19, 2025

Augmentoolkit 3.0이란?

Augmentoolkit 3.0은 사용자 정의 LLM 개발의 중요한 진화를 나타내며, 사용자가 특정 데이터 및 지식 도메인에서 훈련된 도메인 전문가 AI 모델을 만들 수 있도록 설계되었습니다. 이 MIT 라이선스 도구는 1년 이상의 전문적인 적용 및 실험을 통해 개선되었으며, 특수 LLM을 만드는 데 있어 최고의 솔루션입니다. 사용자는 문서를 업로드하고 최소한의 기술 전문 지식으로 기술 문서, 연구 논문 또는 가상 세계 등 특정 주제를 깊이 이해하는 훈련 데이터 세트를 생성하고 사용자 정의 AI 모델을 훈련할 수 있습니다.

Augmentoolkit 3.0의 주요 기능

Augmentoolkit 3.0은 사용자가 사용자 정의 문서 및 텍스트에서 도메인 전문가 AI 모델을 생성할 수 있도록 하는 고급 데이터 생성 및 LLM 훈련 플랫폼입니다. 개선된 인터페이스, 자동화된 훈련 프로세스, 로컬 또는 API를 통해 실행할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 도구는 1년 이상의 전문적인 적용을 통해 개선되었으며, 다양한 도메인 데이터를 생성하는 동시에 일반 데이터와 자동으로 균형을 맞춰 광범위한 기술 전문 지식 없이도 특수 AI 모델을 그 어느 때보다 쉽게 만들 수 있습니다.

직관적인 인터페이스: 그래픽 사용자 인터페이스를 최우선으로 제공하여 사용자가 문서를 업로드하고 버튼을 누르는 것만으로 데이터 세트를 생성할 수 있습니다.

유연한 배포 옵션: 소비자 하드웨어에서 로컬로 실행하거나 Deepinfra와 같은 API를 통해 실행할 수 있으며, 중단된 프로세스에 대한 자동 재개 기능이 있습니다.

자동화된 훈련 파이프라인: 데이터 생성에서 모델 훈련에 이르기까지 전체 프로세스를 자동으로 처리하며, 추론을 위해 모델을 다운로드하고 준비하는 것을 포함합니다.

Discord 봇 생성: 사용자 지정으로 구축된 모델을 Discord 봇으로 쉽게 변환하여 친구나 커뮤니티와 공유할 수 있는 기능이 포함되어 있습니다.

Augmentoolkit 3.0의 사용 사례

전문 연구 통합: 연구원은 특정 분야의 최신 논문과 개발 내용을 이해하고 논의할 수 있는 AI 모델을 만들 수 있습니다.

기업 지식 관리: 기업은 내부 문서 및 절차를 이해하여 직원이 정보에 효율적으로 액세스할 수 있도록 지원하는 AI 도우미를 개발할 수 있습니다.

창의적인 콘텐츠 개발: 작가와 제작자는 창의적인 프로젝트를 위해 특정 가상 세계 또는 글쓰기 스타일을 이해하는 특수 AI 모델을 생성할 수 있습니다.

데이터 분류 프로젝트: ML 전문가는 인적 주석자 없이도 대규모 레이블이 지정되지 않은 텍스트 모음에서 분류 데이터 세트를 만들 수 있습니다.

장점

사용자 지정 AI 모델을 만드는 데 비용 효율적인 솔루션입니다.

사용하는 데 최소한의 기술 전문 지식이 필요합니다.

로컬 및 API 기반 작동을 모두 지원합니다.

단점

작은 데이터 세트는 효과적인 훈련을 위해 추가 최적화 단계가 필요할 수 있습니다.

로컬 데이터 생성은 소비자 하드웨어에서 느릴 수 있습니다.

일부 새로운 기능은 여전히 실험적/베타 단계에 있습니다.

Augmentoolkit 3.0 사용 방법

필수 구성 요소 설치: 시스템에 Python 3.10 또는 3.11이 설치되어 있는지 확인하십시오. 다른 버전은 지원되지 않습니다.

리포지토리 복제: 'git clone https://github.com/e-p-armstrong/augmentoolkit.git' 및 'cd augmentoolkit'을 실행합니다.

환경 설정: OS에 적합한 설정 스크립트를 실행합니다. MacOS의 경우 'bash macos.sh'(또는 로컬 생성을 위한 'bash local_macos.sh')를 사용하고, Linux의 경우 'bash linux.sh'를 사용하고, Windows의 경우 './windows.bat'를 사용합니다.

입력 데이터 준비: 소스 문서(.txt 또는 .md 파일, 예: 책, 설명서, 지침 등)를 지정된 입력 폴더에 넣습니다.

설정 구성: config.yaml 파일을 사용 사례에 적합한 설정으로 조정합니다. 주요 설정에는 입력/출력 경로 및 모델 매개변수가 포함됩니다.

데이터 세트 생성: 그래픽 인터페이스(권장)를 사용하거나 processing.py 스크립트를 실행하여 훈련 데이터 세트를 생성합니다. 인터페이스가 프로세스를 안내합니다.

진행 상황 모니터링: 도구가 중단되면 자동으로 다시 시작됩니다. 인터페이스 또는 콘솔 출력을 통해 진행 상황을 모니터링합니다.

모델 훈련: 데이터 세트 생성이 완료되면 도구는 구성된 경우 모델 훈련을 자동으로 시작할 수 있습니다(config에서 do_train 설정으로 제어).

모델 배포: 훈련 후 Augmentoolkit의 내장 서버 기능을 사용하여 모델을 로컬에서 제공하거나 Discord 봇으로 배포할 수 있습니다.

Augmentoolkit 3.0 자주 묻는 질문

Augmentoolkit 3.0은 AI의 지식을 업데이트하여 특정 분야의 전문가로 만드는 도메인 전문가 데이터 세트를 생성하는 오픈 소스 도구입니다. 1년 이상의 전문적인 적용을 통해 개선되었으며, 사용자가 문서를 업로드하고 버튼 클릭만으로 완전히 훈련된 맞춤형 LLM을 만들 수 있습니다.