Что такое LoRA и почему Tinker использует его?

LoRA - это эффективный подход к точной настройке, который обучает небольшое дополнение вместо обновления всех весов базовой модели. Tinker использует LoRA, потому что он соответствует производительности полной точной настройки, требуя меньше вычислительных ресурсов и обеспечивая большую гибкость.

Какие модели я могу обучать с помощью Tinker?

Tinker поддерживает широкий спектр моделей с открытым исходным кодом, от компактных моделей, таких как Llama-3.2-1B, до больших моделей со смесью экспертов, таких как Qwen3-235B-A22B-Instruct.

Нужно ли мне управлять инфраструктурой обучения?

Нет, Tinker обрабатывает все аспекты инфраструктуры, включая планирование, распределение ресурсов и восстановление после сбоев. Он организует распределенное обучение на кластерах GPU, чтобы пользователи могли сосредоточиться на своих данных и алгоритмах.

Что мне нужно, чтобы начать обучение?

Вам нужен набор данных примеров обучения с учителем или среды обучения с подкреплением. После выбора базовой модели вы можете использовать функции API Tinker для вычисления градиентов, обновления весов и выборки выходных данных из обученной модели.

Могу ли я загрузить веса своей модели?

Да, вы можете загружать веса своей обученной модели на протяжении всего обучения и после него, чтобы использовать их с выбранным вами поставщиком логического вывода.

Tinker

WebsiteFreeAI Code Assistant Large Language Models (LLMs)

Tinker - это гибкий API для тонкой настройки языковых моделей, который позволяет исследователям и разработчикам контролировать алгоритмы и данные, автоматизируя при этом сложное управление инфраструктурой распределенного обучения.

Посетить сайт

Прорекламировать этот инструмент

https://thinkingmachines.ai/tinker?ref=producthunt&utm_source=aipure

Обзор
Альтернативы

Информация о продукте

Обновлено:11/10/2025

Что такое Tinker

Tinker - это первый продукт, запущенный Thinking Machines Lab, AI-стартапом, основанным бывшим техническим директором OpenAI Мирой Мурати. Он разработан как управляемый сервис, предоставляющий API на основе Python для тонкой настройки больших языковых моделей (LLM). Платформа устраняет разрыв между передовыми возможностями ИИ и практической реализацией, делая настройку моделей более доступной для исследователей, предприятий и разработчиков, не требуя от них управления сложной инфраструктурой.

Ключевые особенности Tinker

Tinker - это гибкий API, разработанный Thinking Machines Lab, который позволяет исследователям и разработчикам эффективно настраивать большие языковые модели. Он управляет сложной инфраструктурой, распределенным обучением и распределением ресурсов, предоставляя пользователям полный контроль над алгоритмами и данными. Сервис использует технологию LoRA для эффективной тонкой настройки и предоставляет простые интерфейсы на основе Python для обучения, оптимизации и выборки моделей.

Управление инфраструктурой: Автоматически обрабатывает планирование, распределение ресурсов и восстановление после сбоев в распределенных кластерах GPU, позволяя пользователям сосредоточиться на своей основной работе

Тонкая настройка на основе LoRA: Использует технологию LoRA для обучения небольших адаптеров вместо изменения всех весов модели, обеспечивая эффективную тонкую настройку при сохранении производительности

Простой интерфейс API: Предлагает четыре основные функции (forward_backward, optim_step, sample, save_state) для управления обучением и тонкой настройкой модели с помощью чистого кода Python

Гибкость модели: Поддерживает различные модели с открытым исходным кодом, от компактных, таких как Llama-3.2-1B, до больших моделей mixture-of-experts, таких как Qwen3-235B-A22B

Варианты использования Tinker

Академические исследования: Позволяет университетским исследователям проводить эксперименты и обучение, не сталкиваясь со сложностями инфраструктуры

Разработка пользовательских моделей: Позволяет предприятиям создавать специализированные модели ИИ, адаптированные к их конкретным отраслевым потребностям

Обучение с подкреплением: Поддерживает реализацию тонкой настройки на основе RL для улучшения поведения модели с помощью обратной связи

Эксперименты с моделями: Позволяет разработчикам и любителям экспериментировать с различными подходами к обучению и наборами данных

Преимущества

Устраняет необходимость в управлении инфраструктурой

Обеспечивает полный контроль над процессом обучения

Эффективное использование ресурсов через LoRA

Простая и понятная абстракция API

Недостатки

В настоящее время находится в закрытой бета-версии с ограниченным доступом

Структура ценообразования еще не полностью установлена

Ограничено поддерживаемыми моделями с открытым исходным кодом

Как использовать Tinker

Зарегистрируйтесь для получения доступа: Присоединитесь к списку ожидания Tinker через их веб-сайт, чтобы получить доступ к частной бета-версии

Получите ключ API: После утверждения создайте ключ API из консоли Tinker и экспортируйте его как переменную среды TINKER_API_KEY

Инициализируйте ServiceInterface: Создайте объект ServiceInterface для доступа к доступным базовым моделям, которые можно точно настроить

Создайте TrainingClient: Инициализируйте основной объект TrainingClient, который соответствует модели, которую вы хотите точно настроить

Подготовьте данные для обучения: Подготовьте свой набор данных для обучения с учителем или среды обучения с подкреплением

Напишите цикл обучения: Используйте четыре основные функции API: forward_backward (для градиентов), optim_step (обновления весов), sample (генерация выходных данных) и save_state (сохранение прогресса)

Запустите обучение: Выполните свой код обучения - Tinker автоматически обработает распределенное обучение на своей инфраструктуре GPU

Загрузите веса: Загрузите веса точно настроенной модели во время или после обучения, чтобы использовать их с предпочитаемым поставщиком выводов

Часто задаваемые вопросы о Tinker

Tinker - это гибкий API для точной настройки языковых моделей, разработанный для исследователей и разработчиков, которым нужен контроль над своими данными и алгоритмами без управления инфраструктурой. Это управляемый сервис, который работает на внутренних кластерах и обрабатывает сложности инфраструктуры обучения.

Последние ИИ-инструменты, похожие на Tinker

Gait

FreemiumAI Code Assistant AI Team Collaboration

Gait — это инструмент для сотрудничества, который интегрирует генерацию кода с поддержкой ИИ с системой контроля версий, позволяя командам эффективно отслеживать, понимать и делиться контекстом кода, сгенерированного ИИ.

invoices.dev

PaidAI Code Assistant AI Developer Tools

invoices.dev - это автоматизированная платформа для выставления счетов, которая генерирует счета напрямую из коммитов Git разработчиков, с возможностями интеграции с GitHub, Slack, Linear и Google-услугами.

EasyRFP

Contact for PricingAI Code Assistant AI Data Mining

EasyRFP — это ИИ-технология для вычислений на краю, которая упрощает ответы на RFP (запросы предложений) и позволяет проводить реальное время полевой фенотипизации с использованием технологий глубокого обучения.

Cart.ai

Contact for PricingAI Code Assistant AI Task Management

Cart.ai — это платформа на основе ИИ, предоставляющая комплексные решения для автоматизации бизнеса, включая программирование, управление отношениями с клиентами, редактирование видео, настройку электронной коммерции и разработку пользовательских решений на основе ИИ с поддержкой 24/7.

Tinker