プログラムからの学習実行（CLI なし）

arkor dev / arkor start を介さず、Next.js API ルート、cron ワーカー、CI から学習を駆動する。

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プログラムからの学習実行（CLI なし）

arkor dev と arkor start は反復作業に便利ですが、トレーナーを走らせる唯一の方法ではありません。arkor パッケージは runTrainer を再エクスポートしており、Trainer 自体に start / wait / cancel があるので、任意の TypeScript コードから学習を駆動できます: サーバールート、cron ワーカー、CI ステップなど。

このレシピは最初に出てくる 2 つの形を紹介します。

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形 1: runTrainer（arkor start が呼ぶ関数そのもの）

runTrainer は arkor start がビルド後に呼ぶ関数です。引数なしだと src/arkor/index.ts を直接 import します。arkor start はまず arkor build を走らせてから、バンドル成果物 .arkor/build/index.mjs に対して runTrainer を呼びます。いずれにせよロード済みモジュールからトレーナーを選び（arkor を最優先、次に trainer、最後に default）、start() と wait() を呼んでくれます。

import { runTrainer } from "arkor";

await runTrainer();                          // src/arkor/index.ts を import
await runTrainer("src/arkor/alt.ts");        // 明示的なソースエントリー
await runTrainer(".arkor/build/index.mjs");  // 明示的なビルド成果物

トレーナーが既に src/arkor/ にあって、CLI 以外のコード（GitHub Actions のステップ、ビルドステップ、使い捨てスクリプト）からトリガーしたいだけなら、これが正しい形です。トレーナーのコールバックと abortSignal の配線をそのまま継承します。

CI で刺さりがちな細かい点: runTrainer()（および trainer.wait()）は学習が completed で終わっても failed で終わっても resolve します。SSE ストリームはどちらでも単に終了し、reject するのはトランスポートレベルのエラー（Abort、再接続が尽きたなど）だけです。runTrainer() を素朴に try / catch で囲むと、失敗した学習ジョブでも CI は 0 で終わってしまいます。CI を失敗させたいなら、トレーナーを直接駆動して終端ステータスを検査してください:

// scripts/train.ts
import { trainer } from "../src/arkor/trainer";

const { jobId } = await trainer.start();
console.log(`Started ${jobId}`);

try {
  const result = await trainer.wait();
  if (result.job.status === "completed") {
    process.exit(0);
  }
  console.error(`status=${result.job.status}: ${result.job.error ?? "no error message"}`);
  process.exit(1);
} catch (err) {
  // wait() が終端ステータスに到達する前に reject（abortSignal abort、
  // 再接続試行尽き、など）。CI 失敗扱い。
  console.error("wait() threw:", err);
  process.exit(1);
}

failed を呼び出し側で検知する必要がない場合（例えばトレーナーの onFailed コールバックが既にアラート系に飛ばしている場合）にだけ、await runTrainer() を直接使ってください。

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形 2: 直接 start() / wait()（フルコントロール）

トレーナー参照を保持したい、キャンセルを明示的に管理したい、1 プロセスから複数のトレーナーを走らせたい、という場合は自分で Trainer を組み立てて直接駆動します。

import { createArkor, createTrainer } from "arkor";

const controller = new AbortController();

const trainer = createTrainer({
  name: "support-bot-v1",
  model: "unsloth/gemma-4-E4B-it",
  dataset: { type: "huggingface", name: "arkorlab/triage-demo" },
  lora: { r: 16, alpha: 16 },
  maxSteps: 100,
  abortSignal: controller.signal,
});

export const arkor = createArkor({ trainer });

async function main() {
  const { jobId } = await trainer.start();
  console.log(`Started job ${jobId}`);

  try {
    const result = await trainer.wait();
    console.log(`Finished with ${result.artifacts.length} artifact(s).`);
  } catch (err) {
    if (controller.signal.aborted) {
      await trainer.cancel().catch(() => {});
      throw new Error("Aborted");
    }
    throw err;
  }
}

両半分は対称的: start が投入、wait がコールバックを駆動する SSE イベントストリームを動かします。自分で呼ぶことで参照を保持したり、その周りでログを取ったり、学習を合成したりできます。

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このパターンが嵌まる場面

Next.js API ルート。 アプリからオンデマンドに学習をトリガーし、jobId を返して、フロントエンドが Studio（あるいは自前のステータスページ）で進捗をポーリング。

createTrainer は開始したジョブをキャッシュするので、単一のトレーナーインスタンスで駆動できる学習は 1 回だけです。同じインスタンスで start() を 2 回呼んでも元の jobId が返ります。長寿命の Next.js サーバープロセスでは、ルートはリクエストごとに新しいトレーナーを作る必要があります。トレーナーモジュールからファクトリを公開してください:

// src/arkor/trainer.ts
import { createTrainer } from "arkor";

export function makeTrainer() {
  return createTrainer({
    name: "support-bot-v1",
    model: "unsloth/gemma-4-E4B-it",
    dataset: { type: "huggingface", name: "arkorlab/triage-demo" },
    lora: { r: 16, alpha: 16 },
    maxSteps: 100,
  });
}

export const trainer = makeTrainer();   // arkor dev / arkor start 用

そしてリクエストごとにファクトリを呼びます:

// app/api/train/route.ts
import { NextResponse } from "next/server";
import { makeTrainer } from "@/src/arkor/trainer";

export async function POST() {
  const trainer = makeTrainer();
  const { jobId } = await trainer.start();
  // wait() はバックグラウンドで駆動。.catch はトランスポートレベルの
  // エラー（abort、再接続尽き）だけで発火する。`training.failed` の
  // 終端状態は wait() を通常 resolve させ `result.job.status` が
  // "failed" になる。失敗時にアラートしたいならトレーナーの
  // onFailed コールバックを使う（/ja/cookbook/notifications を参照）。
  void trainer.wait().catch((err) => {
    console.error("wait() threw:", err);
  });
  return NextResponse.json({ jobId });
}

（実本番では HTTP リクエストの寿命に学習を縛らず、ワーカーに押し込むこと。ファクトリのパターンは同じです。）

Cron / 定期再学習。 新しくスナップショットしたデータセットに対して夜間ファインチューンを走らせる:

// scripts/nightly.ts
import { runTrainer } from "arkor";

const dateTag = new Date().toISOString().slice(0, 10);
process.env.RUN_LABEL = `nightly-${dateTag}`;

await runTrainer();

CI スモークテスト。 トレーナー側で dryRun: true と組み合わせれば、長い GPU 実行を焼かずにトレーナー設定をエンドツーエンドで検証できます:

// scripts/ci-smoke.ts
import { runTrainer } from "arkor";

if (process.env.CI) {
  process.env.ARKOR_SMOKE = "1";
}
await runTrainer();

トレーナー側で process.env.ARKOR_SMOKE を読んで dryRun: true を立てるようにします。学習は数分で終わり、トレーナー設定に問題があれば CI ジョブが派手に失敗します。

1 プロセスから複数トレーナー。 createArkor は単一の trainer を受け付けるので、マルチトレーナープロジェクトは宣言的ではなくプログラム駆動です。順次でも並行でも:

const a = createTrainer({ /* ... */ });
const b = createTrainer({ /* ... */ });

// 順次
const ra = await a.wait();   // start() を暗黙に呼ぶ
const rb = await b.wait();

// 並行
const [ra2, rb2] = await Promise.all([a.wait(), b.wait()]);

どちらの wait() も必要なら start() をトリガーします。

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心に留めておくこと

• runTrainer と直接の start / wait は同じライフサイクルを共有。 コールバックは wait() から発火します。start() を呼んで wait() をスキップすると、バックエンドで学習が進んでいてもコールバックは動きません。
• abortSignal と cancel は依然として別物。 二段階パターンは Early Stopping を参照。
• SDK § overview の補助ヘルパーはこれらのワークフローのためにエクスポートされている。 readCredentials、writeCredentials、ensureCredentials、requestAnonymousToken、state.json ヘルパーは、CLI を介さずに認証やルーティングをブートストラップする必要があるコード向けです。
• runBuild / runStart / runDev はエクスポートされない。 CLI コマンドランナーは cli/commands/ 以下にあり、意図的に CLI 専用です。arkor start が使うのと同じフローへの公開エントリーは runTrainer だけです。