Tinker
Tinker adalah API fleksibel untuk menyempurnakan model bahasa yang memberdayakan peneliti dan pengembang untuk mengontrol algoritma dan data sambil mengotomatiskan pengelolaan infrastruktur pelatihan terdistribusi yang kompleks.
https://thinkingmachines.ai/tinker?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informasi Produk
Diperbarui:Oct 11, 2025
Apa itu Tinker
Tinker adalah produk pertama yang diluncurkan oleh Thinking Machines Lab, sebuah startup AI yang didirikan oleh mantan CTO OpenAI, Mira Murati. Ini dirancang sebagai layanan terkelola yang menyediakan API berbasis Python untuk menyempurnakan model bahasa besar (LLM). Platform ini menjembatani kesenjangan antara kemampuan AI tingkat lanjut dan implementasi praktis dengan membuat penyesuaian model lebih mudah diakses oleh peneliti, bisnis, dan pengembang tanpa mengharuskan mereka untuk mengelola infrastruktur yang kompleks.
Fitur Utama Tinker
Tinker adalah API fleksibel yang dikembangkan oleh Thinking Machines Lab yang memungkinkan peneliti dan pengembang untuk menyempurnakan model bahasa besar secara efisien. Ia menangani manajemen infrastruktur yang kompleks, pelatihan terdistribusi, dan alokasi sumber daya sambil memberikan pengguna kendali penuh atas algoritma dan data. Layanan ini menggunakan teknologi LoRA untuk penyempurnaan yang efisien dan menyediakan antarmuka berbasis Python sederhana untuk pelatihan, optimasi, dan pengambilan sampel model.
Manajemen Infrastruktur: Secara otomatis menangani penjadwalan, alokasi sumber daya, dan pemulihan kegagalan pada kluster GPU terdistribusi, memungkinkan pengguna untuk fokus pada pekerjaan inti mereka
Penyempurnaan Berbasis LoRA: Menggunakan teknologi LoRA untuk melatih adaptor kecil alih-alih memodifikasi semua bobot model, memberikan penyempurnaan yang efisien sambil mempertahankan kinerja
Antarmuka API Sederhana: Menawarkan empat fungsi inti (forward_backward, optim_step, sample, save_state) untuk mengendalikan pelatihan model dan penyempurnaan melalui kode Python yang bersih
Fleksibilitas Model: Mendukung berbagai model sumber terbuka dari yang ringkas seperti Llama-3.2-1B hingga model mixture-of-experts besar seperti Qwen3-235B-A22B
Kasus Penggunaan Tinker
Riset Akademik: Memungkinkan peneliti universitas untuk melakukan eksperimen dan pelatihan tanpa berurusan dengan kompleksitas infrastruktur
Pengembangan Model Kustom: Memungkinkan bisnis untuk membuat model AI khusus yang disesuaikan dengan kebutuhan industri spesifik mereka
Pembelajaran Penguatan: Mendukung implementasi penyempurnaan berbasis RL untuk meningkatkan perilaku model melalui umpan balik
Eksperimen Model: Memungkinkan pengembang dan penghobi untuk bereksperimen dengan berbagai pendekatan pelatihan dan dataset
Kelebihan
Menghilangkan kebutuhan akan manajemen infrastruktur
Memberikan kendali penuh atas proses pelatihan
Pemanfaatan sumber daya yang efisien melalui LoRA
Abstraksi API yang sederhana dan bersih
Kekurangan
Saat ini dalam beta pribadi dengan akses terbatas
Struktur harga belum sepenuhnya ditetapkan
Terbatas pada model sumber terbuka yang didukung
Cara Menggunakan Tinker
Mendaftar untuk akses: Bergabung dengan daftar tunggu Tinker melalui situs web mereka untuk mendapatkan akses ke beta pribadi
Dapatkan kunci API: Setelah disetujui, buat kunci API dari konsol Tinker dan ekspor sebagai variabel lingkungan TINKER_API_KEY
Inisialisasi ServiceInterface: Buat objek ServiceInterface untuk mengakses model dasar yang tersedia yang dapat disempurnakan
Buat TrainingClient: Inisialisasi objek TrainingClient utama yang sesuai dengan model yang ingin Anda sempurnakan
Siapkan data pelatihan: Siapkan dataset pembelajaran terawasi atau lingkungan pembelajaran penguatan Anda
Tulis loop pelatihan: Gunakan empat fungsi API utama: forward_backward (untuk gradien), optim_step (pembaruan bobot), sample (menghasilkan output), dan save_state (menyimpan kemajuan)
Jalankan pelatihan: Jalankan kode pelatihan Anda - Tinker akan secara otomatis menangani pelatihan terdistribusi pada infrastruktur GPU mereka
Unduh bobot: Unduh bobot model yang disempurnakan selama atau setelah pelatihan untuk digunakan dengan penyedia inferensi pilihan Anda
FAQ Tinker
Tinker adalah API fleksibel untuk fine-tuning model bahasa, dirancang untuk peneliti dan pengembang yang menginginkan kontrol atas data dan algoritma mereka tanpa mengelola infrastruktur. Ini adalah layanan terkelola yang berjalan di kluster internal dan menangani kompleksitas infrastruktur pelatihan.
Artikel Populer
Kode Sora AI Gratis di Oktober 2025 dan Cara Mendapatkan dan Mulai Membuat
Oct 11, 2025
Claude Sonnet 4.5: Mesin Pembuat Kode AI Terbaru dari Anthropic di Tahun 2025 | Fitur, Harga, Perbandingan dengan GPT 4 dan Lainnya
Sep 30, 2025
Cara Membuat Foto Tren AI Ghostface dengan Prompt Google Gemini: Panduan Utama 2025
Sep 29, 2025
Prompt Pengeditan Foto Google Gemini AI 2025: 6 Prompt Pembuatan Gambar AI Terpopuler yang Perlu Anda Coba
Sep 29, 2025
Alat AI Terbaru Serupa dengan Tinker
Gait
Gait adalah alat kolaborasi yang mengintegrasikan generasi kode yang dibantu AI dengan kontrol versi, memungkinkan tim untuk melacak, memahami, dan membagikan konteks kode yang dihasilkan AI dengan efisien.
invoices.dev
invoices.dev adalah platform penagihan otomatis yang menghasilkan faktur langsung dari komit Git pengembang, dengan kemampuan integrasi untuk layanan GitHub, Slack, Linear, dan Google.
EasyRFP
EasyRFP adalah toolkit komputasi tepi yang didukung AI yang memperlancar respons RFP (Permintaan Proposal) dan memungkinkan fenotip lapangan waktu nyata melalui teknologi pembelajaran mendalam.
Cart.ai
Cart.ai adalah platform layanan bertenaga AI yang menyediakan solusi otomatisasi bisnis yang komprehensif termasuk pengkodean, manajemen hubungan pelanggan, pengeditan video, pengaturan e-commerce, dan pengembangan AI kustom dengan dukungan 24/7.
Alat AI Populer Seperti Tinker
GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat adalah asisten pengkodean bertenaga AI yang menyediakan interaksi bahasa alami, saran kode waktu nyata, dan dukungan kontekstual langsung di dalam IDE yang didukung dan GitHub.com.
CopilotForXcode
CopilotForXcode adalah Ekstensi Editor Sumber Xcode yang mengintegrasikan GitHub Copilot, Codeium, dan ChatGPT untuk memberikan saran kode yang didukung AI, bantuan obrolan, dan fungsionalitas prompt-to-code di dalam Xcode.
BrowserAI
BrowserAI adalah pustaka sumber terbuka yang memungkinkan menjalankan Model Bahasa Besar (LLM) lokal langsung di browser web dengan akselerasi WebGPU, menawarkan kemampuan AI yang berfokus pada privasi tanpa memerlukan infrastruktur server.
OpenAI Codex CLI
OpenAI Codex CLI adalah agen pengkodean sumber terbuka ringan yang berjalan di terminal Anda, memungkinkan pengembang untuk menerjemahkan bahasa alami ke dalam eksekusi kode sambil memberikan penalaran tingkat ChatGPT dengan kemampuan untuk menjalankan kode, memanipulasi file, dan melakukan iterasi di bawah kontrol versi.