学習ジョブ
ダッシュボードからのファインチューニング。ジョブの作成・監視・成果物の使い方。
学習ジョブは、Arkor のマネージド GPU 上でオープンウェイトのベースモデルを LoRA でファインチューニングします。ジョブはプロジェクトの Jobs タブにあります。フォームよりコードで扱いたい場合は、同じプラットフォームを TypeScript SDK と CLI から使うフレームワークドキュメントを参照してください。
ジョブの作成
Jobs → New Job の入力項目:
| 項目 | 備考 |
|---|---|
| Job name | 自由テキスト。ジョブ一覧での表示名 |
| Model | ベースモデルの Hugging Face リポジトリ id |
| Dataset | Hugging Face データセット id |
| Max samples | データセット行数の上限（任意）。空なら全行 |
| Max steps | オプティマイザステップ数の上限（任意）。空ならエポック数で学習 |
| Learning rate | デフォルト 0.0002 |
送信するとジョブがキューに入ります。GPU はプロバイダプールから Arkor が選んでディスパッチするので、GPU の選択や管理は不要です。
実行の監視
ジョブ詳細ページに表示されるもの:
- ステータス —
queued/running/completed/failed/cancelled。queued・running 中は Cancel ボタンが出ます。 - 最新メトリクス — 読み込み時点で最新のトレーナーイベントのステップ・loss・エポック。最新値を見るにはページを再読み込みします。
- 学習イベント — イベントログのテーブル。ステップ・loss・時刻付きのステップログとライフサイクルイベント。
- 設定 — ジョブ id・プロバイダ・タイムスタンプ・送信した設定全体の JSON。
失敗時はトレーナーのエラーメッセージがバナーに表示されます。
チェックポイントとアダプタ
実行中、トレーナーは途中経過のチェックポイントをアップロードし、成功時に最終アダプタをアップロードします。どちらも 2 つの場所で使えます:
- プロジェクト Playground では、完了したジョブの最終アダプタや任意のチェックポイントとチャットできます。
- エンドポイントは、最終アダプタまたは特定のチェックポイントを安定した
*.arkor.appURL で配信できます。エンドポイントのターゲットは SDK の deployments API でその場で差し替えられるので、アプリが呼ぶ URL を変えずに、より良いチェックポイントへ昇格できます。
完了したジョブの詳細ページからは、そのジョブをプリロードした Playground へ直接移動できます。