Tinker
Tinker は、研究者や開発者がアルゴリズムとデータを制御しながら、複雑な分散トレーニング インフラストラクチャの管理を自動化できる、言語モデルを微調整するための柔軟な API です。
https://thinkingmachines.ai/tinker?ref=producthunt&utm_source=aipure
製品情報
更新日:2025年10月11日
Tinkerとは
Tinker は、元 OpenAI CTO の Mira Murati が設立した AI スタートアップである Thinking Machines Lab が発売した最初の製品です。大規模言語モデル (LLM) を微調整するための Python ベースの API を提供するマネージド サービスとして設計されています。このプラットフォームは、複雑なインフラストラクチャを管理することなく、研究者、企業、開発者がモデルのカスタマイズをより簡単に行えるようにすることで、高度な AI 機能と実際的な実装の間のギャップを埋めます。
Tinkerの主な機能
Tinkerは、Thinking Machines Labが開発した柔軟なAPIであり、研究者や開発者が大規模言語モデルを効率的に微調整できるようにします。複雑なインフラ管理、分散トレーニング、リソース割り当てを処理しながら、アルゴリズムとデータを完全に制御できます。このサービスは、効率的な微調整のためにLoRAテクノロジーを使用し、トレーニング、最適化、モデルサンプリングのためのシンプルなPythonベースのインターフェースを提供します。
インフラ管理: 分散GPUクラスターでのスケジューリング、リソース割り当て、障害復旧を自動的に処理し、ユーザーがコアワークに集中できるようにします。
LoRAベースの微調整: LoRAテクノロジーを使用して、すべてのモデルの重みを変更する代わりに小さなアダプターをトレーニングし、パフォーマンスを維持しながら効率的な微調整を提供します。
シンプルなAPIインターフェース: クリーンなPythonコードを通じてモデルのトレーニングと微調整を制御するための4つのコア関数（forward_backward、optim_step、sample、save_state）を提供します。
モデルの柔軟性: Llama-3.2-1BのようなコンパクトなモデルからQwen3-235B-A22Bのような大規模な混合エキスパートモデルまで、さまざまなオープンソースモデルをサポートします。
Tinkerのユースケース
学術研究: 大学の研究者がインフラの複雑さに対応することなく、実験とトレーニングを実施できるようにします。
カスタムモデル開発: 企業が特定の業界ニーズに合わせてカスタマイズされたAIモデルを作成できるようにします。
強化学習: フィードバックを通じてモデルの動作を改善するためのRLベースの微調整の実装をサポートします。
モデル実験: 開発者や愛好家がさまざまなトレーニングアプローチやデータセットを試せるようにします。
メリット
インフラ管理の必要性を排除します。
トレーニングプロセスを完全に制御できます。
LoRAによる効率的なリソース利用。
シンプルでクリーンなAPI抽象化。
デメリット
現在、プライベートベータ版であり、アクセスが制限されています。
価格体系はまだ完全に確立されていません。
サポートされているオープンソースモデルに限定されます。
Tinkerの使い方
アクセスにサインアップ: プライベート ベータ版にアクセスするには、Web サイトから Tinker のウェイティング リストに参加してください
API キーを取得: 承認されたら、Tinker コンソールから API キーを作成し、環境変数 TINKER_API_KEY としてエクスポートします
ServiceInterface を初期化: 微調整できる利用可能なベース モデルにアクセスするための ServiceInterface オブジェクトを作成します
TrainingClient を作成: 微調整するモデルに対応するメインの TrainingClient オブジェクトを初期化します
トレーニング データを準備: 教師あり学習データセットまたは強化学習環境を準備します
トレーニング ループを作成: 4 つのメイン API 関数 (forward_backward (勾配用)、optim_step (重みの更新)、sample (出力の生成)、save_state (進行状況の保存)) を使用します
トレーニングを実行: トレーニング コードを実行します。Tinker は、GPU インフラストラクチャでの分散トレーニングを自動的に処理します
重みをダウンロード: トレーニング中またはトレーニング後に微調整されたモデルの重みをダウンロードして、好みの推論プロバイダーで使用します
Tinkerのよくある質問
Tinkerは、言語モデルを微調整するための柔軟なAPIであり、インフラストラクチャを管理せずにデータとアルゴリズムを制御したい研究者や開発者向けに設計されています。これは、内部クラスターで実行され、トレーニングインフラストラクチャの複雑さを処理するマネージドサービスです。
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