Tinker
研究者はデータ、アルゴリズム、環境に集中でき、インフラストラクチャの複雑さから解放される。
Tinkerは、インフラ管理を気にせず、モデル学習とファインチューニングを完全に制御できるAPIです。LoRAによる効率的な学習、柔軟なデータとアルゴリズムの利用が可能です。
Tinkerについてもっと知る
Tinker
Tinkerは、研究者向けのトレーニングAPIです。インフラストラクチャを気にすることなく、モデルのトレーニングとファインチューニングのあらゆる側面を制御できます。データセット、アルゴリズム、環境に集中できます。
- •LoRAによる効率的なファインチューニング:LoRAを使用して、すべてのベースモデルの重みを変更するのではなく、小さなアドオンをトレーニングすることで、モデルを効率的にファインチューニングします。これにより、柔軟性が向上し、必要な計算量が削減されます。
- •トレーニングインフラの管理不要:スケジューリング、チューニング、リソース管理、インフラストラクチャの信頼性を処理します。トレーニングデータとアルゴリズムに集中できます。
- •forward_backward関数:フォワードパスとバックワードパスを実行し、勾配を蓄積します。
- •optim_step関数:蓄積された勾配に基づいて重みを更新します。
- •sample関数:インタラクション、評価、またはRLアクションのためのトークンを生成します。
- •save_state関数:トレーニングの進捗状況を保存して再開できます。
- •幅広いモデルに対応:Llama-3.2-1Bのようなコンパクトモデルから、Qwen3-235B-A22B-Instructのような大規模MoEまで、幅広いオープンソースモデルに対応しています。
- •モデルの重みのダウンロード:トレーニング中およびトレーニング後にモデルの重みをダウンロードできます。
Tinkerを利用することで、研究者はインフラストラクチャの複雑さを気にすることなく、データとアルゴリズムに集中できます。LoRAによる効率的なファインチューニングと、トレーニングインフラの管理不要により、研究開発の効率を格段に向上させます。今すぐTinkerを選択して、研究を加速させましょう。
