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。Documentation Index
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進行中
対応ベースモデルの拡充
Gemma 4 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、
model フィールドを実質一択ではなく実際に選べるメニューにする。構造化出力
ファインチューニング済みモデルが平文ではなく型付きフィールド (例えば triage なら
{ urgency, nextAction }) を返せるようにする。出力スキーマはプロジェクト内で TypeScript の型として宣言する。ホスト型推論エンドポイント URL
ファインチューニング済みモデルごとに安定した HTTPS エンドポイント URL を提供し、SDK を経由せずプロダクトから直接呼び出せるようにする。
テンプレートなしのプロジェクト作成
スターターテンプレートを選ばずにプロジェクトを生成できるようにする。今は
create-arkor と arkor init で triage / translate / redaction のいずれかを必ず選ぶ必要があるが、空の trainer からスタートする道を開く。次に着手
Auth0 トークンの自動リフレッシュ
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。
JSONL データセットの持ち込み
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。
ローカル GPU での学習
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。
Studio からのドライラン
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。
バックログ
学習バックエンドのセルフホスト
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。deploy と eval スロット
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。学習済みモデルのダウンロード
Arkor のマネージド推論に留めずに、自前のマシーン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。
シードセットからの合成データ生成
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。
蒸留テンプレート
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。
オンデバイスモデルのテンプレート
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。
マルチモーダル学習
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。