Arkor logo

Arkor.

Обучайте и развёртывайте языковые модели на чистом TypeScript без инфраструктуры

Запустите тренировку LLM за 10 минут. Claude Code подготовит данные, Arkor обучит и развернёт модель как OpenAI API. Без GPU и Python.

Недельный ранг
▲ #63
Голоса
135
Платформа
Web / Mobile
Запущено
Recently
Arkor screenshot

Подробнее о Arkor

Arkor

Arkor — это платформа для создания пользовательских ИИ-моделей через интеграцию с вашим кодовым агентом. Она устраняет технические барьеры в тонкой настройке нейросетей: вместо ручной настройки конфигураций обучения вы просто описываете желаемое поведение модели, а агент автоматически подготавливает данные, пишет TypeScript-код тренера и запускает процесс в локальной студии Arkor.

Ключевые возможности

  • Естественное описание задачи: Сообщите Claude Code или Codex цель модели словами, а не параметрами конфигурации — система сама преобразует запрос в готовый проект обучения.
  • Полный контроль кода: Все этапы подготовки данных, написания тренера и оценки качества выполняются в виде ревьюируемого TypeScript-кода в вашем репозитории.
  • Локальная студия обучения: Arkor Studio запускается на localhost:4000 — вы видите обнаруженный тренер, запускаете обучение в один клик и отслеживаете прогресс в реальном времени.
  • Управляемое развёртывание: Arkor берёт на себя вычислительную инфраструктуру, а вы контролируете запуск и получаете развёрнутую модель через совместимый с OpenAI API.

Сценарии применения

  • Персонализированная генерация контента: Создание моделей, которые переписывают черновики в посты социальных сетей, имитируя индивидуальный стиль автора.
  • Специализированные NLP-задачи: Разработка узкоспециализированных моделей для классификации, суммаризации или извлечения данных под конкретные бизнес-процессы.
  • Интеграция в существующие приложения: Размещение дообученных моделей за API-эндпоинтом с минимальными изменениями кода — достаточно сменить baseURL в клиенте OpenAI.

Целевая аудитория

Продукт ориентирован на разработчиков и технических продуктовых менеджеров, которые хотят внедрять персонализированные ИИ-функции без погружения в MLOps, а также на команды, использующие Claude Code или Codex для автоматизации рабочих процессов.