ロードマップ
Arkor で次に取り組む項目。
Arkor はアルファ段階なので、このページは意図的に最小限の構成です。各項目は、現在実装中・スコープが固まり順番待ち・検討中、のいずれの状態にあるかでセクション分けしています。日付へのコミットはまだしません。
進行中
次に着手
アクセストークンの期限切れ時に自動でリフレッシュし、長時間のセッションが再ログインで中断されないようにする。
既存の HuggingFace 名と blob URL に加えて、ローカルの JSONL ファイルを学習データセットとしてアップロードできるようにする。
全ジョブを Arkor のマネージド GPU に流す代わりに、自前の GPU で学習を走らせる。
本番の学習を回す前にスモークテストを打てるよう、既存のドライランオプションを Studio UI に露出する。
model フィールドで Gemma 4 ファミリー全体を選べるようにする。現在は、全てのスターターテンプレートが gemma-4-E4B-it を使用しているが、レイテンシーと品質のバランスに合わせてサイズを選べる状態に開く。
バックログ
学習バックエンドを自前のインフラで動かす。ARKOR_CLOUD_API_URL のドキュメント化されたノブとバージョン管理された API 保証を含む。
createArkor を学習だけでなく、モデルのデプロイと評価まで含む包括的なエントリーポイントへ拡張する。
Arkor のマネージド推論に留めずに、自前の環境やデプロイ先で動かせるファイルとして学習済みモデルを書き出す。
ラベル付きデータセットがまだ無いケース向けに、小さなシードセットから学習データを合成する。
互換性のある teacher / student モデルをペアにして、蒸留ジョブがそのまま走るテンプレートを提供する。
WebGPU やモバイルなど、小さめのモデルが必要な環境向けのテンプレートを用意する。
Gemma 4 ファミリー以外のオープンウェイトモデルファミリーへサポートを広げ、キュレーション済みのホスト対応モデルの選択肢を増やす。
テキストに加えて画像 (将来的には音声) を入力としたファインチューニングに対応する。今はテンプレートも全てテキスト入出力。