Tinker
США
Користуватися
Tinker — це тренувальний API від Thinking Machines, розроблений дослідниками Daniel Hillis та Brian Silverman. Платформа дає повний контроль над fine-tuning та тренуванням моделей через чотири базові функції: forward_backward (прямий і зворотний прохід з накопленням градієнтів), optim_step (оновлення ваг), sample (генерація токенів) та save_state (збереження прогресу). Tinker використовує LoRA — ефективний метод fine-tuning, який тренує невеликий адаптер замість зміни всіх ваг моделі. Підтримує широкий спектр моделей: Inkling MoE, DeepSeek-V3.1, Kimi-K2.6, Nemotron серія, GPT-OSS, Qwen моделі. Інфраструктура керується платформою — розробник сосредоточується на алгоритмах і даних.
Для кого
Дослідники та ML-інженери, які потребують гнучкості й повного контролю над тренуванням без морозиву з DevOps. Universiteti та організації, що масштабують fine-tuning open source моделей. Ті, хто цінує можливість резюме тренування, експериментів з різними LoRA параметрами та доступу до потужних моделей без перекладу ваг.