Alpha · オープンソース · 登録不要で試せる
オープンウェイトモデルをファインチューニングする、オープンソースの TypeScript フレームワーク。
自分のモデルの学習・デプロイ・呼び出しを、TypeScript から。
これでできること。
タスクに合わせて調整されたモデル
エンドポイントのログ、ファイル、Hugging Face データセットなど、自分のデータでオープンウェイトモデルをファインチューニングできます。学習はマネージド GPU が実行するので、構築すべきインフラはありません。
それを提供するエンドポイント
すべての学習ランはチェックポイントを生成します。その 1 つを、専用の URL と API キーを持つ OpenAI 互換エンドポイントへ昇格させ、アプリから呼び出せます。
改善を続けられるワークフロー
学習ランはリポジトリ内の TypeScript ファイルです。バージョン管理し、新しいデータで再実行し、過去の任意のチェックポイントへロールバックできます。
使い方。
Step 01
プロジェクトをスキャフォールド
pnpm create arkor@alpha を実行すると、出発点になる動作する学習スクリプトが手に入ります。
Step 02
学習ランを書く
ベースモデルを選び、データを指定し、学習パラメーターを設定する。すべて TypeScript で書けます。
Step 03
実行してデプロイ
スクリプトを実行すると、ファインチューニングがマネージド GPU 上で走り、進捗がストリーミングで返ってきます。任意のチェックポイントをエンドポイントへデプロイできます。