kiln

Kiln es una aplicación de escritorio gratuita y una librería Python de código abierto para construir, evaluar y optimizar sistemas de IA. Se posiciona como un workbench que cubre el ciclo completo de desarrollo de IA, en lugar de un framework de propósito único. Capacidades principales descritas en el README: - Evaluaciones: un Eval Builder que puede autogenerar evaluaciones (un juez más un dataset de evaluación sintético) y alinearlas con las preferencias del usuario. - Auto-Optimize: busca entre mutaciones de prompts, selección de modelos, herramientas, skills, subagentes y parámetros para mejorar los resultados en distintas dimensiones de evaluación. - RAG: arrastra y suelta documentos (PDF, imagen, video, audio) para construir generación aumentada por recuperación, con evaluaciones RAG autogeneradas a partir de tus propios documentos. - Agentes: compón jerarquías multiagente, donde cada subagente se ejecuta en su propia ventana de contexto enfocada. - Generación de datos sintéticos: produce datos para evaluaciones o fine-tuning. - Fine-tuning: fine-tuning sin código en muchos modelos (Qwen, Llama, GPT, Gemini y otros) en Fireworks, Together y Vertex, con despliegue serverless. - Gestión de datasets y salidas estructuradas, modelos de razonamiento, herramientas y MCP, y una librería de modelos. Colaboración y despliegue: - La app de escritorio está pensada para todo el equipo: PMs, expertos en la materia y QA pueden calificar salidas y añadir datos sin escribir código. - Los proyectos se sincronizan automáticamente con Git, de modo que la colaboración utiliza la infraestructura Git que el equipo ya posee. - Las mismas tareas pueden llevarse a producción mediante la librería Python kiln-ai con licencia MIT, que es la misma librería utilizada dentro de la app. Soporta cargar proyectos Kiln, ejecutar tareas, construir fine-tunes, trabajar en notebooks e integrar dataframes de Pandas/Polars. También se documenta una API REST. Diseño local-first: - Se ejecuta en la máquina del usuario; los usuarios aportan sus propias API keys o funcionan completamente offline con Ollama. - Los datasets se almacenan como JSON abierto, y el README indica que los usuarios poseen y controlan sus datasets. - El README enumera soporte para OpenAI, Anthropic, Gemini, Bedrock, Ollama, OpenRouter, Fireworks, Groq, cualquier endpoint compatible con OpenAI y otros, con una librería de modelos descrita como probada entre proveedores. Licencias y disponibilidad: - La librería Python principal y el servidor REST tienen licencia MIT. - La app de escritorio tiene código fuente disponible y es gratuita bajo un modelo fair-code. - Kiln Pro es un servicio de pago opcional que añade el AI Assistant, Auto-Optimize y Eval Builder; la app principal sigue siendo funcional sin él. - El nombre y los logotipos de Kiln son marcas registradas de Chesterfield Laboratories Inc. Primeros pasos: instaladores de un clic para macOS, Windows y Linux, un quickstart documentado, un quickstart de la librería Python y canales comunitarios que incluyen Discord, un boletín y issues en GitHub.