Kiln は、MIT のオープンソース Python ライブラリと標準化された OpenAPI REST インターフェースを通じて、企業の既存の技術エコシステムとのシームレスな統合を可能にするモジュール設計哲学を採用しています。このアーキテクチャにより、開発者は Kiln のコア機能 (データ生成/モデル微調整/プロンプトエンジニアリング) をカスタムワークフローに組み込むことができ、ツール本来の使いやすさを維持することができます。
Python SDKは、すべての関数のメソッドコールをカプセル化し、Jupyter Notebookによるインタラクティブな開発をサポートします。REST APIは、OpenAPI 3.0仕様に準拠しており、任意のプログラミング言語から呼び出すことができます。また、AirflowやMLflowのような一般的なMLOpsツールへのコネクタもあらかじめ設定されています。
小売大手のWalmartの採用事例によると、同社のデータサイエンスチームは、わずか50行のコードでPythonライブラリを通じてKilnの社内レコメンデーションシステムとの統合を実装し、ユーザーの行動データを自動的にトレーニングサンプルに変換し、毎日モデルのインクリメンタルな更新をトリガーしている。このオープンな設計により、このツールは初心者にもすぐに使えるだけでなく、複雑な企業レベルのシステムにもカスタマイズ可能です。
この答えは記事から得たものである。Kiln: シンプルなLLMモデルの微調整とデータ合成ツール！について
