Kiln采用模块化设计理念，通过MIT开源的Python库和标准化的OpenAPI REST接口，实现了与企业现有技术生态的无缝对接。该架构允许开发者将Kiln的核心功能（数据生成/模型微调/提示工程）嵌入到自定义工作流中，同时保持工具原有的易用性优势。
技术接口层提供三类集成方式：Python SDK封装了所有功能的方法调用，支持Jupyter Notebook交互式开发；REST API遵循OpenAPI 3.0规范，可通过任意编程语言调用；Webhook机制允许实时获取训练状态变更通知。系统还预设了与Airflow、MLflow等流行MLOps工具的连接器。
零售巨头Walmart的应用实践表明，其数据科学团队通过Python库仅用50行代码就实现了Kiln与内部推荐系统的集成，自动将用户行为数据转化为训练样本，并触发每日增量式模型更新。这种开放式设计确保了工具既能满足初级用户的即开即用需求，也能适应企业级复杂系统的定制化要求。
本答案来源于文章《Kiln：简单的LLM模型微调和数据合成工具，0代码基础微调自己的小模型》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » Kiln的开放式架构支持与企业现有技术栈深度集成
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