使用场景

个人开发者可以使用 Kolosal AI 在本地训练和优化自己的语言模型，用于开发聊天机器人或文本生成工具。

企业可以利用其多模型支持功能，同时运行多个定制化的语言模型，以满足不同业务场景的需求。

研究人员可以利用其开源特性和强大的训练功能，进行模型的实验和优化，加速研究进程。

产品特色

跨平台桌面应用：支持 Windows、Linux 和 macOS 系统，方便用户在不同设备上使用。

个性化训练：通过数据合成和偏好对齐，生成符合用户需求的模型。

快速模型优化：支持多种量化格式，如 fp8、int4，显著提升推理速度。

多模型实时运行：支持多 LoRA 模型切换，无需合并权重，提升效率。

本地推理与隐私保护：模型在本地运行，确保数据安全和隐私。

文档检索增强（RAG）：结合用户文档进行问答，提升知识检索能力。

API 接口支持：提供本地 API，方便开发者集成到自己的应用中。

使用教程

1. 访问官网下载适合您操作系统的安装包并安装。

2. 启动 Kolosal AI，通过数据合成功能生成个性化训练数据。

3. 使用生成的数据进行模型的监督微调和偏好对齐。

4. 选择合适的量化格式对模型进行优化，提升推理速度。

5. 在本地运行优化后的模型，或通过 API 将其集成到您的应用中。