学習の開始とジョブの観察

Studio の Overview / Jobs / Job 詳細ページ: 学習をトリガーし、一覧を眺め、1 つのジョブを掘り下げる。

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学習の開始とジョブの観察

学習関連の画面は 3 ルートに分かれています: Overview（#/）に Run training アクション、Jobs（#/jobs）は検索・フィルタ・自動更新付きの一覧、Job 詳細（#/jobs/:id）はライブイベントストリームと Loss チャート。一覧で行をクリックすると詳細ページに遷移します。

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Run training

Run training パネルはページ読み込み時に /api/manifest を 1 度呼びます。レスポンスはプロジェクトの createArkor({ trainer }) のサマリで、これをもとにアクションをラベル付けします:

• トレーナーが見つかれば Run training: <trainer name>。
• バンドルは import されたが何も露出しない場合 No trainer in src/arkor/index.ts yet. Add createTrainer(...) and pass it to createArkor.（src/arkor/index.ts にトレーナーがまだありません。createTrainer(...) を追加して createArkor に渡してください）。
• ビルド自体が失敗（src/arkor/ の typo など）した場合 Couldn't read manifest: <error>（マニフェストを読み取れませんでした: <error>）。

ボタンは学習の進行中、およびトレーナー未解決のとき無効化されます。

クリックすると Studio は POST /api/train を送ります。バックエンドはサブプロセスで arkor start を起動し、stdout / stderr を生テキストとしてストリーミングで返します。整形済みログボックスは自動スクロールし、表示されるのはターミナルで arkor start を走らせたときの出力そのものです。

トレーナー選択やフラグを渡す入力フォームはありません: Studio は常に createArkor で登録されたトレーナーを走らせ、arkor start は .arkor/build/index.mjs があれば再利用します。同じページで複数回クリックする間に src/arkor/ の編集は自動では拾われません。編集の合間に Run training ページをリロード（あるいはターミナルから arkor build）してから次のクリックをしてください。具体的なリビルドルールは CLI § build / start を参照。

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Jobs リスト

Jobs ページ（#/jobs）はマウント時に 1 度、その後 5 秒ごとに GET /api/jobs をポーリングします。カードヘッダーの Refresh アイコンで手動でも即座に再読込できます（リクエスト中はアイコンが回転します）。

クライアント側で 2 段階のフィルタが働きます:

• Search（名前 or ID、大文字小文字を無視）。テキスト入力で Job.name または Job.id がクエリを含む行に絞ります。
• Status フィルタチップ: All / Running / Completed / Queued / Failed / Cancelled。常に 1 つだけアクティブ。

空状態は 2 種類を区別します: No jobs yet（プロジェクトに本当にジョブが 1 件も無い。説明文で Overview に作成導線がある旨を平文で言及するのみで、ボタンやリンクは設けていません）と No matches（検索 / フィルタで全行が隠れている。条件を緩めるかクエリをクリア）。

列	ソース
Status	Job.status（queued / running / completed / failed / cancelled）。セルは色付け用の CSS クラスを持つ。
Name	Job.name。#/jobs/<id> にリンク。
Created	new Date(Job.createdAt).toLocaleString()。
ID	Job.id、等幅フォント。

リストはバックエンドが返した順をそのまま表示します。クライアント側のページングはありません（可視行レデューサーはサーバーが完全な一覧を返す前提です）。

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Job 詳細

#/jobs/:id は EventSource 経由で GET /api/jobs/:id/events への Server-Sent Events 接続を開きます。ページは 5 つの名前付きイベントとストリーム終端を待ち受けます。

下の各行で、イベントログはイベント名をメッセージとは別カラムで表示します。表内の「メッセージ」は JobDetail.pushEvent() が SSE ペイロードから生成する文字列です。

イベント	ページへの効果
training.started	ステータスが running に変わる。イベントログのメッセージは生の JSON ペイロード（イベントごとの整形なし）。
training.log	step、loss、そして（含まれていれば）evalLoss が Loss チャートのデータ配列に追加。イベントログのメッセージは step=<n> で始まり、そのステップで数値である方だけ loss=<value> と evalLoss=<value> が追記される（null / 非数値のフィールドはセグメントごと省略）。eval-only フレームでは step=<n> evalLoss=<value> のように描画される。
checkpoint.saved	イベントログのメッセージは step=<n>。チャートには影響なし。
training.completed	ステータスが completed に変わる。イベントログのメッセージは <n> artifact[s]。artifact 数自体は Metadata サイドバーの Artifacts 行に表示される。
training.failed	ステータスが failed に変わる。イベントログのメッセージはペイロードの error 文字列で、同じテキストの赤いバナーがチャート上部にも表示される。
end	ページが EventSource をクローズ。再接続なし。

ストリームエラーは Event stream interrupted. という別バナーが loss チャート / events ログのカード群の上に表示され（ログ行としては追加されません）、次の SSE フレーム到着でバナーは消えます。再接続はブラウザーの EventSource の retry 挙動に任されます。

イベントログは 直近 500 件 だけを保持します（新着につれて古いエントリーが消えていきます）。SSE の名前付きイベントから描画するスクロールリストで、フォレンジック用ではなく素早い目視確認のためのものです。完全な履歴はクラウド API を直接見てください。

Loss チャートは training.log イベントから描画される SVG プロットです。Y 軸は最小値と最大値によるスケーリング、X 軸はステップ番号で、最大 2 系列を表示します:

• Training loss — 実線のティール色。数値 loss を含むイベントごとに 1 頂点。
• Eval loss — 破線のピンク色（点マーカー付き）。数値 evalLoss を含むイベント（通常は evalSteps 刻み）から描画。系列はイベントから直接構築するため、evalLoss のみを持ち loss を含まない eval-only フレームも線・凡例・統計に反映されます。Eval ポイントが 1 つも来ていない間は凡例にも表示されません。

ホバーすると最寄りステップと、そのステップに含まれる loss / evalLoss のうち存在する値が表示されます（eval-only ステップでは loss 値は出ず、その逆も同様）。チャートは loss または evalLoss のいずれかが数値であるイベントが 1 件以上届くまで Waiting for training.log events…（training.log イベント待ち）プレースホルダーを表示します。両方とも null / 省略の training.log フレームはカウントされません。

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上級モード（Advanced metrics）

チャートヘッダーの Advanced トグルを ON にすると、系列ごとの統計パネルが現れます。各カードに表示される項目:

• Mean loss ± 95% CI — Loss 値の標本平均と 95% 信頼区間の半幅（Student の t 分布。n > 31 では z = 1.96 にフォールバック）。
• Std dev（標準偏差）と Variance（分散） — Bessel 補正済みの不偏推定量（ddof=1）。
• p90 と p95 — numpy のデフォルトに合わせた線形補間パーセンタイル。

Eval カードは数値 evalLoss を含む training.log イベントが届くまでは空のままです。

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このページがしないこと

• キャンセルボタンなし。 動作中ジョブを止めるには、トレーナーを実行している自前コードから trainer.cancel() を呼んでください。現状 Studio は UI でこの機能を公開していません。
• Artifact ブラウザーなし。 完了済みジョブの artifact 数は出ますが、個別 artifact をリスト／リンクしません。完全な artifact アクセスにはクラウド API を、あるいは学習中の SDK の onCompleted({ artifacts }) コールバックを使ってください。
• 学習途中の推論なし。 Playground は完了済みジョブ専用です（Playground 参照）。学習途中のライブ確認には SDK の onCheckpoint({ infer }) を使ってください。