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Radal 通过可视化的无代码界面简化了小型语言模型的训练过程。用户可以连接数据集，拖放元素以配置训练流程，和 AI Copilot 进行交互。模型可以一键训练，可视化地进行迭代，并快速部署，甚至可以在边缘设备上运行。
Radal 通过可视化的无代码界面简化了小型语言模型的训练过程。用户可以连接数据集，拖放元素以配置训练流程，和 AI Copilot 进行交互。模型可以一键训练，可视化地进行迭代，并快速部署，甚至可以在边缘设备上运行。
Radal 是一个无代码平台，旨在使用您的数据微调小型语言模型。它允许用户连接数据集，以可视化的方式配置训练，并在几分钟内部署模型。该平台专为需要定制 AI 而不想处理 MLOps 复杂性的初创企业、研究人员和企业而构建。
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网站列出了微调 3-B、7-B、5-B 和 4-B 模型的示例，表明支持不同的小型语言模型大小。具体限制没有详细说明。
提供的内容没有明确说明用户是否可以使用自己的基础模型，但重点在于微调现有的小型语言模型。
交互式 AI 层，或称为 AI Copilot，通过为用户构建定制化的训练流程来提供帮助。
训练好的模型可以在本地试用，并且可以运行在边缘设备上以进行持续推理。网站还提到为 LM Studio 和 PocketPal 提供快速部署工作流。
网站强调了小型语言模型（SLMs）的未来，并提供了一些用例，说明领域特定的小模型如何在关键问题上超越通用巨头，例如，经过微调的 LLaMA-8B 在生物医学问题上还胜过 GPT-4。
Radal 目前在 Beta 版本（v0），并鼓励用户“立即尝试”或“加入等候名单”。
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