Tinker
Tinker 是一個靈活的 API，用於微調語言模型，使研究人員和開發人員能夠控制演算法和資料，同時自動化複雜的分散式訓練基礎設施管理。
https://thinkingmachines.ai/tinker?ref=producthunt&utm_source=aipure
產品資訊
更新時間：2025年10月11日
什麼是 Tinker
Tinker 是 Thinking Machines Lab 推出的第一款產品，這是一家由前 OpenAI 技術長 Mira Murati 創立的 AI 新創公司。它被設計為一種託管服務，提供基於 Python 的 API，用於微調大型語言模型 (LLM)。該平台透過讓研究人員、企業和開發人員更容易進行模型客製化，而無需管理複雜的基礎設施，從而彌合了高級 AI 功能和實際應用之間的差距。
Tinker 的主要功能
Tinker是由Thinking Machines Lab開發的靈活API，使研究人員和開發人員能夠高效地微調大型語言模型。它處理複雜的基礎設施管理、分散式訓練和資源分配，同時讓使用者完全控制演算法和資料。該服務使用LoRA技術進行高效微調，並提供簡單的基於Python的介面，用於訓練、最佳化和模型抽樣。
基礎設施管理: 自動處理分散式GPU集群上的調度、資源分配和故障恢復，讓使用者專注於他們的核心工作
基於LoRA的微調: 使用LoRA技術來訓練小型適配器，而不是修改所有模型權重，從而提供高效的微調，同時保持性能
簡單的API介面: 提供四個核心功能（forward_backward、optim_step、sample、save_state），用於通過簡潔的Python代碼控制模型訓練和微調
模型靈活性: 支援各種開源模型，從Llama-3.2-1B等緊湊型模型到Qwen3-235B-A22B等大型混合專家模型
Tinker 的使用案例
學術研究: 使大學研究人員能夠進行實驗和訓練，而無需處理基礎設施的複雜性
自定義模型開發: 允許企業創建針對其特定行業需求量身定制的專業AI模型
強化學習: 支援基於RL的微調的實施，以通過反饋改善模型行為
模型實驗: 使開發人員和愛好者能夠嘗試不同的訓練方法和數據集
優點
無需基礎設施管理
提供對訓練過程的完全控制
通過LoRA實現高效的資源利用
簡單而清晰的API抽象
缺點
目前處於私有測試階段，訪問受限
定價結構尚未完全確定
僅限於支援的開源模型
如何使用 Tinker
註冊以取得存取權: 透過他們的網站加入 Tinker 候補名單，以取得私人測試版的存取權
取得 API 金鑰: 獲得批准後，從 Tinker 控制台建立 API 金鑰，並將其匯出為環境變數 TINKER_API_KEY
初始化 ServiceInterface: 建立 ServiceInterface 物件以存取可用的基礎模型，這些模型可以進行微調
建立 TrainingClient: 初始化主要的 TrainingClient 物件，該物件對應於您要微調的模型
準備訓練資料: 準備您的監督式學習資料集或強化學習環境
編寫訓練迴圈: 使用四個主要的 API 函數：forward_backward (用於梯度)、optim_step (權重更新)、sample (產生輸出) 和 save_state (儲存進度)
執行訓練: 執行您的訓練程式碼 - Tinker 將自動處理其 GPU 基礎設施上的分散式訓練
下載權重: 在訓練期間或之後下載微調的模型權重，以便與您偏好的推論供應商一起使用
Tinker 常見問題
Tinker 是一個靈活的 API，用於微調語言模型，專為希望控制其數據和演算法，而無需管理基礎設施的研究人員和開發人員而設計。它是一項託管服務，在內部集群上運行，並處理訓練基礎設施的複雜性。
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