kiln

Kiln — это бесплатное десктопное приложение и open-source Python-библиотека для создания, оценки и оптимизации ИИ-систем. Он позиционируется как воркбенч, охватывающий полный цикл разработки ИИ, а не как узкоспециализированный фреймворк. Основные возможности, описанные в README: - Оценка: Eval Builder, который может автоматически генерировать оценки (судья плюс синтетический датасет для оценки) и настраивать их под предпочтения пользователя. - Auto-Optimize: поиск по вариантам промптов, выбору моделей, инструментам, навыкам, субагентам и параметрам для улучшения результатов по различным измерениям оценки. - RAG: перетаскивание документов (PDF, изображения, видео, аудио) для построения retrieval-augmented generation с автоматической генерацией RAG-оценок на основе ваших собственных документов. - Агенты: композиция многоагентных иерархий, где каждый субагент работает в собственном сфокусированном контекстном окне. - Генерация синтетических данных: создание данных для оценки или файнтюнинга. - Файнтюнинг: файнтюнинг без кода для многих моделей (Qwen, Llama, GPT, Gemini и других) на Fireworks, Together и Vertex с бессерверным развертыванием. - Управление датасетами и структурированные выходные данные, модели с рассуждениями, инструменты и MCP, а также библиотека моделей. Коллаборация и развертывание: - Десктопное приложение ориентировано на всю команду: продакт-менеджеры, профильные эксперты и QA могут оценивать результаты и добавлять данные без написания кода. - Проекты автоматически синхронизируются с Git, поэтому коллаборация использует Git-инфраструктуру, которой команда уже владеет. - Те же задачи можно выводить в продакшен через Python-библиотеку kiln-ai под лицензией MIT — ту же библиотеку, которая используется внутри приложения. Она поддерживает загрузку проектов Kiln, запуск задач, построение файнтюнов, работу в ноутбуках и интеграцию датафреймов Pandas/Polars. Также документирован REST API. Локально-ориентированный дизайн: - Работает на машине пользователя; пользователи приносят собственные API-ключи или работают полностью офлайн с Ollama. - Датасеты хранятся в открытом формате JSON, и в README указано, что пользователи владеют и управляют своими датасетами. - В README перечислена поддержка OpenAI, Anthropic, Gemini, Bedrock, Ollama, OpenRouter, Fireworks, Groq, любых OpenAI-совместимых конечных точек и других, с библиотекой моделей, описанной как протестированная у разных провайдеров. Лицензирование и доступность: - Основная Python-библиотека и REST-сервер распространяются под лицензией MIT. - Десктопное приложение имеет открытый исходный код и бесплатно для использования по модели fair-code. - Kiln Pro — это опциональный платный сервис, добавляющий AI Assistant, Auto-Optimize и Eval Builder; основное приложение остаётся функциональным без него. - Название и логотипы Kiln являются товарными знаками Chesterfield Laboratories Inc. Начало работы: установщики в один клик для macOS, Windows и Linux, документированный быстрый старт, быстрый старт для Python-библиотеки, а также каналы сообщества, включая Discord, рассылку и GitHub issues.