Глина
7.3

Глина

  • Створюйте вищу якість AI Набори даних з людським зворотним зв'язком у великому масштабі
  • Платформа анотації даних з відкритим кодом для точного налаштування LLM та RLHF

Ключові висновки Argilla

Цінова модель: Open Source
Безкоштовний рівень: Так
Позначено як: Платформа для анотації даних та зворотного зв'язку з людьми
Ціна: $ 100 в місяць
Збір даних RLHF:
Робочі процеси тонкого налаштування LLM:
Класифікація тексту:
Розпізнавання іменованої сутності:
Анотація проміжку:
Питання щодо рейтингу та ранжування:
Класифікація за кількома мітками:
Інтеграція Hub для обіймання обличчя:
Підтримка вебхуків:
AI Пропозиції щодо відгуків:
Семантичний пошук і фільтрація:
Аудіо/відео анотації:
Остання стабільна версія: v2.8.0

Що таке Аргілла?

Глина

Глина це безкоштовна платформа для анотацій даних з відкритим кодом та зворотного зв'язку з людьми, створена для AI інженери та експерти в предметній області, яким потрібно створювати високоякісні набори даних. Спочатку розроблений як окремий інструмент, Argilla тепер є частиною Обіймати обличчя екосистема. Вона підтримує широкий спектр AI завдання, включаючи класифікацію тексту, розпізнавання іменованих сутностей, точне налаштування LLM за допомогою навчання з учителем та збір даних про переваги RLHF. 

Платформа використовує Python SDK та інтерфейс користувача на основі браузера, який дозволяє командам маркувати, оцінювати, ранжувати та переглядати записи даних за допомогою фільтрів, AI допоміжні пропозиції та пошук подібностей. Argilla повністю розміщена на власному хостингу без обов'язкової підписки, що робить її ідеальною для команд, яким потрібне повне володіння даними та контроль над ними. Вона працює на контейнерах Hugging Face Spaces або Docker та підтримує програмне керування наборами даних для робочих процесів безперервного вдосконалення моделей.

Основні характеристики Argilla
RLHF та збір даних про уподобання

Argilla спрощує збір даних про людські вподобання для навчання з підкріпленням на основі людського зворотного зв'язку. Анотатори можуть ранжувати та оцінювати кілька відповідей моделі на одне запитання, генеруючи набори даних для порівняння, необхідні для навчання моделі винагороди. Це робить його одним з найдоступніших. інструменти з відкритим кодом для узгодження моделей великих мов з людськими цінностями.

Гнучкі шаблони запитань для зворотного зв'язку

Платформа підтримує такі типи питань: рейтингові, ранжовані, текстові, з однією міткою, кількома мітками та питання з діапазоном. Команди можуть комбінувати ці шаблони для створення робочі процеси для створення користувацьких анотацій які підходять практично для будь-якого випадку використання. Ця гнучкість означає, що один набір даних може одночасно фіксувати кілька форм зворотного зв'язку, що заощаджує час анотатора та підвищує насиченість даних.

Інтеграція з Hub для обіймів

Набори даних можна імпортувати безпосередньо з Hugging Face Hub та експортувати до нього через інтерфейс користувача або Python SDK. Ця тісна інтеграція спрощує контроль версій проектів анотацій, обмін наборами даних зі спільнотою або завантаження популярних наборів даних з відкритим кодом для швидкого експериментування. Розгортання на Hugging Face Spaces одним клацанням миші дозволяє запустити повний екземпляр Argilla менш ніж за п'ять хвилин.

Програмний SDK для Python

Argilla SDK надає інженерам повний контроль над створенням наборів даних, керуванням записами, адмініструванням користувачів та експортом даних. Все, що можна зробити в інтерфейсі користувача, також можна написати за допомогою сценаріїв на Python, що дозволяє автоматизувати конвеєри, які з'єднують робочі процеси анотацій із циклами навчання моделі. SDK підтримує Python версій від 3.9 до 3.13 та Піддантичний v2.

AI Допоміжні пропозиції та розумне фільтрування

Argilla дозволяє командам додавати прогнози моделей як пропозиції до записів, щоб анотатори могли приймати, змінювати або відхиляти їх, замість того, щоб маркувати з нуля. У поєднанні із семантичним пошуком та фільтрами метаданих це значно скорочує час анотування. Анотатори зосереджують свої зусилля на записах, які мають найбільше значення, замість того, щоб сліпо обробляти дані.

Автоматизація робочих процесів на основі вебхуків
Автоматизація робочих процесів Argilla версії 2.5

У версії 2.5 було запроваджено підтримку вебхуків, що дозволяє зовнішнім системам реагувати на події всередині Argilla в режимі реального часу. Коли запис завершено або набір даних змінено, Argilla може запускати наступні процеси, такі як завдання перенавчання або перевірки якості. Це перетворює Argilla на активний компонент виробничого конвеєра MLOps, а не на окремий інструмент для анотацій.

Тарифні плани Argilla

Назва плануКоштуватиКлючові обмеження та особливості
Відкритий код (власний хостинг)$0Необмежена кількість користувачів, необмежені набори даних, доступ до повного функціоналу, розгортання на Docker або локальному сервері
Обіймаючі простори обличчяВід 5 $ / місяцьПостійне сховище, оновлене обладнання, підходить для невеликих команд
Hugging Face Spaces Enterpriseіндивідуальні умовиВиділене обладнання, єдиний вхід для організації, приватна мережа

Розгортання Argilla на власній інфраструктурі

Для команд із суворими вимогами до управління даними, Argilla може бути повністю розгорнута на приватній інфраструктурі за допомогою Docker. Це надає повний контроль над серверними сховищами (PostgreSQL плюс Elasticsearch або OpenSearch), автентифікацією користувачів та доступом до мережі. Сервер підтримує налаштування змінних середовища для постачальників OAuth2, SSL та маршрутизацію базових URL-адрес. 

Для розгортань Kubernetes доступні діаграми Helm, що спрощує масштабування можливостей анотацій разом із існуючою інфраструктурою машинного навчання. Оскільки платформа ліцензована MIT, немає жодної плати за використання, обмежень на кількість місць або обмежень на функції для самостійно розміщених екземплярів.

За і проти

Плюси
  • Повністю безкоштовний та з відкритим вихідним кодом.
  • Вбудована інтеграція Hugging Face Hub.
  • Спеціально розроблений для робочих процесів RLHF.
  • Гнучкі шаблони питань та полів.
  • Повний Python SDK для автоматизації.
  • Необмежена кількість користувачів та наборів даних.
мінуси
  • Немає опції керованого хмарного хостингу.
  • Початковий основний склад команди перейшов далі.
  • Немає вбудованих аудіо/відео анотацій.
  • Налаштування вимагає технічних знань

Аргілла та екосистема обіймального обличчя

Argilla приєдналася до Hugging Face у 2024 році, закріпивши свою роль як основного шару анотацій у найбільшому проекті з відкритим кодом. AI спільнота. Це придбання означає тіснішу інтеграцію з наборами даних Hugging Face, Transformers та Hub. Користувачі можуть надсилати анотовані набори даних безпосередньо до Hub для контролю версій та обміну даними зі спільнотою. 

Бібліотека Distilabel від тієї ж команди доповнює Argilla, генеруючи синтетичні дані, які потім курують анотатори. Разом ці інструменти створюють цикл зворотного зв'язку, де генерація синтетичних даних та перевірка людиною йдуть пліч-о-пліч, прискорюючи створення набору даних для Проєкти магістра права (LLM) без шкоди для якості.

Найкращі альтернативи Argilla

Платформа для анотації даних та зворотного зв'язку з людьмиВідкритий код та власний хостингФокус LLM/RLHF
Студія етикеток✅ Відкритий код, також має рівень EnterpriseОбмежена, переважно загальна анотація
Чудо❌ Тільки комерційна ліцензіяПомірний, сильний для активного навчання НЛП
коробка з етикетками❌ SaaS лише з платними планамиПомірний, ширший фокус комп'ютерного зору
Вердикт: Argilla перемагає завдяки безкоштовному збору даних RLHF з відкритим кодом.

Деталі Аргілли

AI Технологія
Тарифи
Інтеграції
платформа
  • Погані дані на вході, погана модель на виході. Argilla виправляє першопричину.
  • Безкоштовно
  • Від необробленого тексту до набору даних, готового до RLHF, за чотири кроки. Почніть зараз.
8.0
Безпека платформи
8.0
Без ризику та з поверненням грошей
7.0
Послуги та функції
6.0
Контакти
7.3 Загальний рейтинг

залишити коментар

Ваша електронна адреса не буде опублікований. Обов'язкові поля позначені * *

Цей сайт використовує Akismet для зменшення спаму. Дізнайтеся, як обробляються дані ваших коментарів.

© Авторське право 2023 - 2026 | Стати AI Професіонал | Зроблено з ♥