TuneKit
TuneKit, Unsloth optimizasyon teknolojisiyle desteklenen, kodlama gerektirmeyen küçük dil modellerinin (SLM'ler) hızlı ve verimli bir şekilde ince ayarını sağlayan açık kaynaklı bir platformdur.
https://tunekit.app/?ref=producthunt&utm_source=aipure

Ürün Bilgisi
Güncellendi:Jan 13, 2026
TuneKit Nedir
TuneKit, dil modellerine ince ayar yapma sürecini basitleştirmek ve hızlandırmak için tasarlanmış özel bir platformdur. Geliştiricilerin verilerini yükleyebilecekleri ve karmaşık altyapıyla uğraşmadan veya kod yazmaya gerek kalmadan 15 dakikadan kısa sürede üretime hazır modeller elde edebilecekleri kullanıcı dostu bir arayüz sağlar. Platform, güçlü yapay zeka optimizasyon tekniklerinden yararlanırken tüm teknik seviyelerdeki kullanıcılar için erişilebilir olacak şekilde tasarlanmıştır.
TuneKit Temel Özellikleri
TuneKit, KüÇük Dil Modellerini (SLM) daha iyi verimlilik ve erişilebilirlikle ince ayar yapmak için tasarlanmış açık kaynaklı bir platformdur. Model eğitimine kodsuz bir yaklaşım sunar; otomatik veri doğrulama, akıllı model seçimi ve %70 daha az VRAM kullanırken 2 kat daha hızlı çalışan optimize edilmiş eğitim konfigürasyonları içerir. Platform, kullanıcıların ücretsiz Google Colab GPU'larında modeller eğitmesine ve bunları farklı dağıtım senaryoları için çeşitli formatlarda dışarı aktarmasına olanak tanır.
Otomatik Model Konfigürasyonu: Kullanıcı verilerini analiz eden ve belirli görevler için en uygun modeli ve hiperparametreleri otomatik olarak öneren yapay zeka destekli sistem
Optimize Edilmiş Eğitim Performansı: VRAM kullanımını %70 azaltırken 2 kat daha hızlı eğitim hızları sağlamak için Unsloth optimizasyonundan yararlanır
Esnek Dışarı Aktarma Seçenekleri: Ollama için GGUF, HuggingFace için birleştirilmiş ağırlıklar ve LoRA adaptörleri dahil olmak üzere birden çok dışarı aktarma formatını destekler
Kodsuz Arayüz: Otomatik veri doğrulama ve örüntü analizi ile basit yükleme ve eğitme iş akışı
TuneKit Kullanım Alanları
Hızlı Prototipleme: Geliştiriciler, kapsamılı kurulum veya kodlama olmadan farklı uygulamalar için modelleri hızla deneyebilir ve ince ayar yapabilir
Araştırma Projeleri: Araştırmacılar, ücretsiz hesaplama kaynaklarını kullanarak farklı model konfigürasyonlarını ve eğitim yaklaşımlarını verimli bir şekilde test edebilir
Üretim Modeli Geliştirme: Ekipler, altyapı maliyetleri olmadan 15 dakikanın altında üretime hazır modeller geliştirebilir
Artıları
Maliyetsizdir - ücretsiz Google Colab GPU'larını kullanır
Optimize edilmiş performansla hızlı eğitim
Kodlama deneyimi gerektirmeyen kullanıcı dostu arayüz
Eksileri
Colab'in kullanılabilirliğine ve sınırlamalarına bağlıdır
Çok büyük ölçekli eğitim projeleri için uygun olmayabilir
TuneKit Nasıl Kullanılır
Veri Yükle: Konuşma verilerini içeren JSONL dosyanızı TuneKit'in arayüzüne bırakın. Sistem, biçimi otomatik olarak doğrulayacak ve verilerinizdeki kalıpları analiz edecektir.
Model Ayarlarını Yapılandır: TuneKit'in yapay zekası verilerinizi analiz edecek ve özel göreviniz için en iyi modeli (örneğin Llama 3.2 3B) ve optimal hiperparametreleri otomatik olarak önerecektir.
Eğitimi Başlat: Sağlanan tek tıklamayla Colab not defterini açın, Google Colab'ın ücretsiz T4 GPU'sunda eğitime başlamak için 'Tümünü Çalıştır'ı tıklayın. Eğitim genellikle 15 dakikadan kısa sürede tamamlanır.
Modeli Dışa Aktar: Eğitim tamamlandıktan sonra, ince ayarlı modelinizi tercih ettiğiniz biçimde dışa aktarın - Ollama için GGUF, HuggingFace için birleştirilmiş ağırlıklar veya LoRA adaptörleri.
TuneKit SSS
TuneKit, küçük dil modellerini (SLM) ince ayar yapmak için açık kaynaklı bir araçtır. Kullanıcıların kodlama, tahmin veya altyapı maliyetleri olmadan modelleri 2 kat daha hızlı ince ayar yapmalarını sağlar.
TuneKit Videosu
Popüler Makaleler

2026 Yapay Zeka Akıllı Gözlükleri: Giyilebilir Yapay Zeka Pazarına Yazılım Odaklı Bir Bakış
Jan 7, 2026

2026'da Rytr Ücretsiz Kupon Kodları ve Nasıl Kullanılır
Dec 30, 2025

2026'da Koupon.ai Üzerindeki Yeni Amazon Promosyon Kodları ve Nasıl Kullanılır
Dec 30, 2025

2026'da Ücretsiz Merlin AI Kupon Kodları ve Nasıl Kullanılır | AIPURE
Dec 30, 2025







