综合介绍

Radal AI 是一个无需编写代码的平台，旨在帮助用户训练和部署小型语言模型（SLM）。 该平台提供从数据集准备到模型训练和最终部署的全部工具，让不具备专业机器学习操作（MLOps）知识的初创公司、研究人员和企业也能够轻松构建定制化的AI模型。Radal AI 的核心理念是通过可视化的操作方式，简化传统模型训练的复杂流程。用户可以通过与AI助手对话来构建训练流程，在画布上拖放功能模块，连接自己的数据集，然后一键启动训练。训练完成的模型可以导出并在本地设备上运行，实现了AI应用的快速迭代和私有化部署。目前，该平台正处于Beta测试阶段，用户可以申请加入等待列表以获取试用资格。

功能列表

• 交互式AI助手（AI Copilot）：用户可以通过与AI对话的方式来构建和定制模型训练流程。
• 无代码画布：提供一个可视化的拖放界面，用户可以自由组合和编辑训练流程的各个模块，实现快速迭代。
• 连接任何数据集：支持用户上传和使用自己的数据来对模型进行微调。
• 一键式训练：将复杂的训练过程简化为一个点击操作，降低了技术门槛。
• 可视化迭代：用户可以在画布上直观地修改和调整训练流程，方便进行实验和优化。
• Hugging Face集成：支持将训练好的模型自动推送到Hugging Face Hub，便于分享和管理。
• 导出量化模型：允许用户下载量化后的模型文件（例如.gguf格式），这些模型体积更小，运行速度更快。
• 本地化运行：训练出的模型可以在边缘设备（如桌面电脑或移动设备）上离线运行，确保数据隐私和低延迟的推理能力。
• 训练摘要：提供详细的训练报告，包括模型配置、训练统计数据和性能指标，方便用户分析结果。

使用帮助

Radal AI 将复杂的模型训练过程简化为直观的图形化操作，即使没有编程背景的用户也能快速上手。以下是使用 Radal AI 训练专属语言模型的大致操作流程：

第一步：准备工作与数据上传在使用Radal AI之前，首先需要明确你的目标，并准备好用于训练的数据集。例如，如果你想创建一个能回答特定产品问题的客服AI，你就需要准备相关的常见问题解答（FAQ）文档、客服对话记录或产品手册。

1. 访问平台：访问 Radal AI 官网并加入等待列表，获取测试资格后登录平台。
2. 数据格式化：根据平台要求，将你的文本数据整理成结构化的格式，如CSV或JSON文件。清晰的数据结构有助于模型更好地学习。
3. 上传数据：进入平台后，找到数据连接模块。通过简单的拖放操作，将你的数据集文件“扔”到指定区域。平台会自动处理和加载你的数据。

第二步：使用AI助手和画布构建训练流程Radal AI 的核心特色在于其可视化的无代码画布和AI助手，它们将引导你完成训练流程的搭建。

1. 与AI助手对话：你可以像和人聊天一样，告诉AI助手你的需求。例如，你可以输入：“我想基于我的FAQ文档训练一个客服问答模型”。AI助手会为你生成一个基础的训练流程模板。
2. 拖放模块：在可视化画布上，你可以看到代表不同操作的模块，如“加载数据”、“选择基础模型”、“配置训练参数”和“开始训练”。你可以根据需要，用鼠标拖动这些模块，将它们连接起来，形成一个完整的工作流。
3. 选择基础模型：Radal AI 提供了来自世界顶尖实验室的多种小型语言模型（SLM）作为训练的基础。你可以根据你的应用场景（如对话、文本生成、分类）选择一个合适的模型。
4. 配置参数：点击训练模块，可以设置一些基本参数，如训练轮次（Epochs）、学习率（Learning Rate）等。如果你不熟悉这些概念，可以直接使用平台推荐的默认设置。

第三步：一键训练与监控当流程搭建和参数配置完成后，就可以开始模型训练。

1. 启动训练：在画布上找到并点击“一键训练”按钮。Radal AI 的后端系统会自动处理所有复杂的计算任务。
2. 查看训练摘要：训练过程中或训练结束后，平台会生成一份详细的训练摘要。这份报告会展示模型的关键统计数据、性能图表（如损失率曲线）以及最终的模型配置信息。通过这份摘要，你可以判断模型的训练效果。

第四步：迭代、导出和部署训练一次就达到完美效果是很少见的。Radal AI 的可视化界面让模型迭代变得非常简单。

1. 可视化迭代：如果对初次训练的结果不满意，你可以直接回到画布，调整数据预处理方式、更换基础模型或修改训练参数，然后再次点击训练，整个过程非常迅速。
2. 导出模型：当训练出满意的模型后，你可以将其导出。平台支持导出量化后的模型格式（如.gguf），这种格式的模型文件更小，非常适合在个人电脑或移动设备上运行。
3. 本地部署：将下载的模型文件集成到你自己的应用程序中。例如，你可以配合使用 LM Studio 或 PocketPal 等工具，在没有网络连接的情况下，让你的AI模型在本地设备上提供服务，实现离线使用和更高的数据安全性。

应用场景

1. 企业智能客服通过使用公司的知识库（如Zendesk工单、FAQ文档）对小型模型进行微调，可以创建一个能够7x24小时在线的AI客服。这个AI能自动回答常规性的客户问题，识别并上报需要人工处理的复杂或边缘案例，从而将人工客服从重复性工作中解放出来，让他们能专注于解决更复杂的问题。
2. 教育科技领域的离线辅导教育机构可以利用课程内容和解题步骤来训练一个能在移动设备上离线运行的AI学习助手。学生即使在没有网络连接的环境下，也能通过这个AI获得即时的作业辅导和问题解答，打破了学习场景的限制。

QA

1. 我可以使用 Radal AI 训练多大规模的模型？Radal AI 专注于小型语言模型（SLM），这些模型经过优化，可以在消费级硬件和边缘设备上高效运行。平台支持类似 LLaMA-8B 这类规模的模型。
2. 我能否使用自己选择的基础模型？具体支持的模型列表需要参考平台当时的文档。Radal AI 的目标是提供来自顶级AI研究实验室的、经过验证的优秀小型语言模型作为基础。
3. 平台里的AI助手（Copilot）具体是做什么的？AI助手通过与用户进行自然语言对话，理解用户的训练需求，并自动在无代码画布上为用户构建一个定制化的训练流程。这大大降低了用户从零开始搭建工作流的难度。
4. 既然已经有了像GPT-4这样的大型语言模型，为什么还需要自己训练小型模型？在特定专业领域，经过专门数据微调的小型模型通常能比通用的大型模型表现得更好，成本也更低。例如，一个在医学问答数据上微调的80亿参数模型，在相关任务上的表现可以超过GPT-4。同时，小型模型可以私有化部署在本地设备上，保证了数据安全和离线可用性。
5. 我什么时候可以试用这个平台？Radal AI 目前处于Beta测试阶段，你可以在官方网站上申请加入等待列表，以便在平台开放时获得试用机会。