Tinker 是一个灵活的 API,用于微调语言模型,使研究人员和开发人员能够控制算法和数据,同时自动化复杂的分布式训练基础设施管理。
https://thinkingmachines.ai/tinker?ref=producthunt&utm_source=aipure
Tinker

产品信息

更新于:2025年10月11日

什么是 Tinker

Tinker 是 Thinking Machines Lab 推出的首款产品,这是一家由前 OpenAI 首席技术官 Mira Murati 创立的 AI 初创公司。它被设计为一种托管服务,提供基于 Python 的 API,用于微调大型语言模型 (LLM)。该平台通过使研究人员、企业和开发人员更容易进行模型定制,而无需他们管理复杂的基础设施,从而弥合了高级 AI 功能与实际实施之间的差距。

Tinker 的主要功能

Tinker是由Thinking Machines Lab开发的灵活API,使研究人员和开发人员能够高效地微调大型语言模型。它处理复杂的基础设施管理、分布式训练和资源分配,同时让用户完全控制算法和数据。该服务使用LoRA技术进行高效微调,并提供简单的基于Python的接口,用于训练、优化和模型采样。
基础设施管理: 自动处理分布式GPU集群上的调度、资源分配和故障恢复,使用户能够专注于其核心工作
基于LoRA的微调: 使用LoRA技术来训练小型适配器,而不是修改所有模型权重,从而提供高效的微调,同时保持性能
简单API接口: 提供四个核心功能(forward_backward、optim_step、sample、save_state),用于通过简洁的Python代码控制模型训练和微调
模型灵活性: 支持各种开源模型,从Llama-3.2-1B等紧凑型模型到Qwen3-235B-A22B等大型混合专家模型

Tinker 的使用场景

学术研究: 使大学研究人员能够进行实验和训练,而无需处理基础设施的复杂性
定制模型开发: 允许企业创建根据其特定行业需求量身定制的专业AI模型
强化学习: 支持基于RL的微调的实现,通过反馈改进模型行为
模型实验: 使开发人员和爱好者能够尝试不同的训练方法和数据集

优点

无需基础设施管理
提供对训练过程的完全控制
通过LoRA实现高效的资源利用
简单而清晰的API抽象

缺点

目前处于私有测试阶段,访问权限有限
定价结构尚未完全确定
仅限于支持的开源模型

如何使用 Tinker

注册访问权限: 通过他们的网站加入 Tinker 候补名单,以获得私人测试版的访问权限
获取 API 密钥: 获得批准后,从 Tinker 控制台创建一个 API 密钥,并将其导出为环境变量 TINKER_API_KEY
初始化 ServiceInterface: 创建一个 ServiceInterface 对象来访问可用于微调的可用基础模型
创建 TrainingClient: 初始化主要的 TrainingClient 对象,该对象对应于您要微调的模型
准备训练数据: 准备您的监督学习数据集或强化学习环境
编写训练循环: 使用四个主要的 API 函数:forward_backward(用于梯度)、optim_step(权重更新)、sample(生成输出)和 save_state(保存进度)
运行训练: 执行您的训练代码 - Tinker 将自动处理其 GPU 基础设施上的分布式训练
下载权重: 在训练期间或之后下载微调的模型权重,以便与您首选的推理提供商一起使用

Tinker 常见问题

Tinker 是一个用于微调语言模型的灵活 API,专为希望控制其数据和算法而无需管理基础设施的研究人员和开发人员而设计。它是一项在内部集群上运行并处理训练基础设施复杂性的托管服务。

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