Augmentoolkit 开源项目使用指南
项目介绍
Augmentoolkit 是一个基于开源 AI 模型的强大工具,旨在轻松生成高质量的多轮对话数据,用于训练和微调特定领域的 AI 模型。该工具由开发者 e-p-armstrong 在 GitHub 上开源,受到了 AI 社区的热烈欢迎。Augmentoolkit 的核心功能是将人类编写的文档转化为高质量的指令调优数据集,它可以基于输入的原始文本,自动生成相关的问题和答案,并构建出真实的多轮对话数据。这些生成的数据可以直接用于训练聊天机器人或其他 AI 模型,使其掌握特定领域的知识。
项目快速启动
安装依赖
首先,克隆 GitHub 仓库到本地:
git clone https://github.com/e-p-armstrong/augmentoolkit.git
然后,安装项目依赖:
pip install -r requirements.txt
配置文件设置
打开 config.yaml 文件,填写 API 密钥、模型名称和 API 端点 URL 等相关信息。
API:
API_KEY: "your_api_key_here"
BASE_URL: "https://api.together.xyz"
LARGE_LOGICAL_MODEL: "meta-llama/Llama-3-70b-chat-hf"
LOGICAL_MODEL: "meta-llama/Llama-3-70b-chat-hf"
启动数据生成过程
将原始文本文件放入 raw_txt_input 文件夹,然后运行以下命令启动数据生成过程:
python processing.py
应用案例和最佳实践
企业定制化 AI 助手
企业可以利用 Augmentoolkit 基于内部文档快速生成训练数据,打造精通公司业务的 AI 助手。
社区 AI 大使
社区或组织可以利用 Augmentoolkit 创建能够解释其使命和目标的 AI 代表。
专业领域知识库
研究人员可以利用 Augmentoolkit 将专业文献转化为交互式问答数据,方便知识获取和传播。
教育辅助工具
教育工作者可以利用 Augmentoolkit 将教材内容转化为问答形式,帮助学生更好地理解和记忆知识点。
典型生态项目
TensorArt
TensorArt 平台提供各种图像生成与 AI 训练工具,用户可以轻松实现创新图像生成,体验前沿的 AI 技术。
MarsCode
MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过 AI 技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持 100+ 编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。
Suno AI
Suno AI 是一个革命性的 AI 音乐创作平台,能在短短 30 秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲,无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI 都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。
通过这些生态项目,Augmentoolkit 不仅在数据生成领域表现出色,还能与其他 AI 工具协同工作,为用户提供更全面的解决方案。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00