
Tinker
Tinker, araştırmacıların ve geliştiricilerin karmaşık dağıtılmış eğitim altyapısı yönetimini otomatikleştirirken algoritmaları ve verileri kontrol etmelerini sağlayan, dil modellerine ince ayar yapmak için esnek bir API'dir.
https://thinkingmachines.ai/tinker?ref=producthunt&utm_source=aipure

Ürün Bilgisi
Güncellendi:Oct 11, 2025
Tinker Nedir
Tinker, eski OpenAI CTO'su Mira Murati tarafından kurulan bir yapay zeka girişimi olan Thinking Machines Lab tarafından piyasaya sürülen ilk üründür. Büyük dil modellerini (LLM'ler) ince ayar yapmak için Python tabanlı bir API sağlayan yönetilen bir hizmet olarak tasarlanmıştır. Platform, karmaşık altyapıyı yönetmelerini gerektirmeden model özelleştirmesini araştırmacılar, işletmeler ve geliştiriciler için daha erişilebilir hale getirerek gelişmiş yapay zeka yetenekleri ile pratik uygulama arasındaki boşluğu doldurur.
Tinker Temel Özellikleri
Tinker, Thinking Machines Lab tarafından geliştirilen, araştırmacıların ve geliştiricilerin büyük dil modellerini verimli bir şekilde ince ayar yapmalarını sağlayan esnek bir API'dir. Kullanıcılara algoritmalar ve veriler üzerinde tam kontrol sağlarken, karmaşık altyapı yönetimini, dağıtılmış eğitimi ve kaynak tahsisini ele alır. Hizmet, verimli ince ayar için LoRA teknolojisini kullanır ve eğitim, optimizasyon ve model örneklemesi için basit Python tabanlı arayüzler sağlar.
Altyapı Yönetimi: Dağıtılmış GPU kümelerinde zamanlama, kaynak tahsisi ve arıza kurtarmayı otomatik olarak ele alır ve kullanıcıların temel işlerine odaklanmalarını sağlar
LoRA Tabanlı İnce Ayar: Performansı korurken verimli ince ayar sağlamak için tüm model ağırlıklarını değiştirmek yerine küçük adaptörleri eğitmek için LoRA teknolojisini kullanır
Basit API Arayüzü: Temiz Python kodu aracılığıyla model eğitimi ve ince ayarını kontrol etmek için dört temel işlev (forward_backward, optim_step, sample, save_state) sunar
Model Esnekliği: Llama-3.2-1B gibi kompakt olanlardan Qwen3-235B-A22B gibi büyük uzman karışımı modellere kadar çeşitli açık kaynaklı modelleri destekler
Tinker Kullanım Alanları
Akademik Araştırma: Üniversite araştırmacılarının altyapı karmaşıklıklarıyla uğraşmadan deneyler yapmasını ve eğitimler gerçekleştirmesini sağlar
Özel Model Geliştirme: İşletmelerin kendi özel sektör ihtiyaçlarına göre uyarlanmış özel AI modelleri oluşturmasına olanak tanır
Pekiştirmeli Öğrenme: Geri bildirim yoluyla model davranışını iyileştirmek için RL tabanlı ince ayarın uygulanmasını destekler
Model Deneyleri: Geliştiricilerin ve meraklıların farklı eğitim yaklaşımları ve veri kümeleriyle denemeler yapmasını sağlar
Artıları
Altyapı yönetimi ihtiyacını ortadan kaldırır
Eğitim süreci üzerinde tam kontrol sağlar
LoRA aracılığıyla verimli kaynak kullanımı
Basit ve temiz API soyutlaması
Eksileri
Şu anda sınırlı erişime sahip özel beta sürümünde
Fiyatlandırma yapısı henüz tam olarak belirlenmedi
Desteklenen açık kaynaklı modellerle sınırlı
Tinker Nasıl Kullanılır
Erişim için kaydolun: Özel beta sürümüne erişmek için web siteleri aracılığıyla Tinker bekleme listesine katılın
API anahtarı alın: Onaylandıktan sonra, Tinker konsolundan bir API anahtarı oluşturun ve TINKER_API_KEY ortam değişkeni olarak dışa aktarın
ServiceInterface'i başlatın: İnce ayar yapılabilecek mevcut temel modellere erişmek için bir ServiceInterface nesnesi oluşturun
TrainingClient oluşturun: İnce ayar yapmak istediğiniz modele karşılık gelen ana TrainingClient nesnesini başlatın
Eğitim verilerini hazırlayın: Denetimli öğrenme veri kümenizi veya takviyeli öğrenme ortamlarınızı hazırlayın
Eğitim döngüsü yazın: Dört ana API işlevini kullanın: forward_backward (gradyanlar için), optim_step (ağırlık güncellemeleri), sample (çıktılar oluştur) ve save_state (ilerlemeyi kaydet)
Eğitimi çalıştırın: Eğitim kodunuzu yürütün - Tinker, GPU altyapılarında dağıtılmış eğitimi otomatik olarak yönetecektir
Ağırlıkları indirin: Tercih ettiğiniz çıkarım sağlayıcınızla kullanmak üzere eğitim sırasında veya sonrasında ince ayarlı model ağırlıklarını indirin
Tinker SSS
Tinker, dil modellerini ince ayar yapmak için esnek bir API'dir ve altyapıyı yönetmeden verileri ve algoritmaları üzerinde kontrol sahibi olmak isteyen araştırmacılar ve geliştiriciler için tasarlanmıştır. Dahili kümelerde çalışan ve eğitim altyapısı karmaşıklıklarını yöneten yönetilen bir hizmettir.
Popüler Makaleler

Ekim 2025'te Ücretsiz Sora AI Kodları ve Nasıl Alınır ve Oluşturmaya Başlanır
Oct 11, 2025

Claude Sonnet 4.5: Anthropic'in 2025'teki en yeni AI kodlama devi | Özellikler, Fiyatlandırma, GPT 4 ve Daha Fazlası ile Karşılaştırın
Sep 30, 2025

Google Gemini İstemini Kullanarak Ghostface AI Trendi Fotoğrafı Nasıl Oluşturulur: 2025 En İyi Rehberi
Sep 29, 2025

Google Gemini AI Fotoğraf Düzenleme İstekleri 2025: Denemeniz Gereken En Popüler 6 AI Görüntü Oluşturma İsteği
Sep 29, 2025