コールバック

コードから学習を観測する。

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コールバック

SDK は学習がストリーミングされる間、5 つのタイミングでコールバックを発火します。started、log、checkpoint、completed、failed の 5 種類です。TypeScript から離れずに、メトリックスの転送、途中チェックポイントの評価、独自の通知などができます。

import { createTrainer } from "arkor";

const trainer = createTrainer({
  name: "support-bot-v1",
  model: "unsloth/gemma-4-E4B-it",
  dataset: { type: "huggingface", name: "arkorlab/triage-demo" },
  callbacks: {
    onStarted: ({ job }) => console.log("started", job.id),
    onLog: ({ step, loss }) => console.log("step", step, "loss", loss),
    onCheckpoint: async ({ step, infer }) => {
      const r = await infer({ messages: [{ role: "user", content: "Hi" }] });
      console.log("checkpoint", step, await r.text());
    },
    onCompleted: ({ job }) => console.log("done", job.id),
    onFailed: ({ error }) => console.error("failed", error),
  },
});

await trainer.start();
await trainer.wait();

5 つすべてオプションです。各コールバックは Promise を返してよく、SDK は次のイベントを発火する前にそれを await します。

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よくある用途

• メトリックスの転送: onLog で step と loss を自前のパイプライン（PostHog、Datadog など）に送る。
• 学習中の評価: onCheckpoint で infer() を用意したプロンプトに対して呼び、サンプルをログに残せば、学習が正しい方向に向かっているか早めに判断できる。
• 完了時の通知: onCompleted や onFailed から Slack に投稿、メールを送る。

より詳しいレシピは 学習中の評価、Early Stopping、通知 を参照。

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リファレンス

完全な型シグネチャー、コールバック内で throw すると通常の reject ではなく SSE 再接続をトリガーするルール、各コールバックのパラメーター一覧は コールバックリファレンス を参照してください。学習の概念的な流れは 実行ライフサイクル にあります。