Studio

学習を開始し、ストリームを眺め、完成したモデルとチャットし、*.arkor.app URL で公開するためのローカル Web UI。

Studio は arkor dev 実行時に立ち上がるローカル Web UI です。別途サインインするサービスではありません。ローカルで起動し、同じ Arkor CLI プロセスと通信し、dev サーバーを止めれば消えます。

Studio の役割#

4 つの仕事:

1. 学習を開始する。 "Run training" ボタンが内部で arkor start を起動し、ジョブをマネージドバックエンドに投入します。arkor start は既存の .arkor/build/index.mjs 成果物を実行し（無いときだけ自動ビルド）、Studio が成果物を最新に保つ仕組みは下記の dev ループのメモを参照してください。
2. 学習を眺める。 ライブステータス付きのジョブ一覧、ストリーム到着とともに更新される Loss チャート、学習イベントのテール。タブで開きっぱなしにして他の作業ができます。
3. 完成モデルを試す。 Playground ページでベースモデルや任意の完了済みジョブの最終アダプターを選んでチャットできます。中間チェックポイントは Playground からはロードしません。学習中の推論には onCheckpoint コールバックをトレーナーで使ってください。
4. *.arkor.app URL でモデルを公開する。 Endpoints ページで OpenAI 互換 chat completions を提供する deployment 専用サブドメインを作成し、その API キーを発行・取り消しできます。同じ操作は CloudApiClient からプログラマティックにも可能で、Studio が対話的なインターフェイス、SDK が下位レイヤーという位置付けです。

dev ループのメモ: Studio の /api/manifest エンドポイントはリクエストごとにトレーナーをリビルド・再 import しますが（キャッシュバストクエリ付き、packages/arkor/src/studio/manifest.ts を参照）、UI が fetch するのは Run training ページがマウントされたときだけです。src/arkor/ を編集して同じ Run training ページに留まり続けると、次のクリックは既存の .arkor/build/index.mjs を再利用して古いコードで走ります。確実に新しいコードを取り込むには、編集とクリックの間にページをリロード（あるいはターミナルから arkor build）してください。

Studio が動く場所#

arkor dev を起動すると CLI は次を行います:

1. Hono サーバーを 127.0.0.1:4000 で起動（ポートは -p で変更可能）。
2. 同一オリジンで Vite + React の SPA を提供し、UI はループバックの /api/* 経由で CLI と話します。
3. 起動ごとに CSRF トークンを発行し（~/.arkor/studio-token にモード 0600 で保存）、すべてのリクエストにこのトークンを要求します。

サーバーはループバックにのみバインドし、ループバック以外の Host ヘッダーのリクエストは拒否します。公開 URL はなくリモートからの到達経路もありません（ローカルからのリクエストにもトークンが必要です）。トークンは arkor dev のたびにローテートされます。

マネージドバックエンドとの関係#

Studio は CLI の動作を可視化するための画面にすぎません。CLI は認証付き HTTPS でマネージドバックエンドと通信し、Studio は CLI に（ループバック越しに）描画する内容を問い合わせます。

Studio（ブラウザータブ）
   │  ループバック上の /api/*、CSRF トークン必須
   ▼
arkor CLI（ローカル）
   │  認証付き HTTPS
   ▼
Arkor マネージドバックエンド（学習、推論）

この分離があるからこそ、ブラウザー側で何もログインせずに Studio が動きます。CLI は ~/.arkor/credentials.json ですでに認証情報を持っており、Studio はローカルで動いている前提のもとその認証情報を引き継ぎます。

~/.arkor/credentials.json がない場合の処理はエントリーポイントが決めます。arkor dev は起動時に匿名セッションを初期化し、必要に応じてアップグレードできるよう arkor login --oauth を案内する 1 行のヒントを出します。OAuth フローを自動で起動することはありません。例外は初回起動時に /v1/auth/cli/config 自体へ到達できないケースで、同じトランスポートエラーが再スローされて arkor dev は fail-fast で終了します（具体的な復旧手順は arkor dev を参照）。Studio サーバーの遅延初期化（認証情報が無い状態で /api/* リクエストが届いたとき）も同じ匿名フォールバックを行います。アカウントセッションを使いたい場合は、Studio をクリックする前（あるいは後）に別途 arkor login --oauth を実行してください。認証情報ファイルは共有なので、Studio は次のリクエストでアカウントセッションを拾います。

実際に見えるもの#

現状のビューはあえて小さく保たれています:

• Jobs。 ステータス、名前、作成時刻、ID。数秒ごとにポーリング。
• Job 詳細。 Loss チャート、ログのテール（直近のイベント）、ライブステータス。Server-Sent Events 経由でストリームされ、手動リロードなしで最新のままです。
• Playground。 アダプターセレクター（ベースモデル or 任意の完了済みジョブの最終アダプター）、チャット UI、ストリーミングレスポンス。呼び出しは CLI を経由して、その先のマネージド推論エンドポイントに届きます。Playground は完了済みジョブだけを並べます。学習中に中間チェックポイントで推論したい場合は、代わりに onCheckpoint コールバックを使ってください。
• Endpoints。 アダプターやベースモデルに紐づく deployment 単位の *.arkor.app URL と、その API キーを管理するビュー。slug、target（最終アダプター / 特定 checkpoint / ベースモデル）、auth mode、キー発行・revoke が同じ画面に集約されています。深い操作（既存 deployment の target 差し替え、カスタム run retention、バルク操作のスクリプト化）は SDK 側に残されています。

各ビュー（Run training、Job 詳細、Playground、Endpoints）のウォークスルーは Studio セクションにあります。

Studio を使うべきでない場面#

Studio は開発ツールです。ローカルで動き、ループバックのみを受け付け、arkor dev が立ち上がっている間だけ存在します。ファインチューン済みモデルをプロダクションで使う際は、デプロイメントとして公開し、そのエンドポイントの OpenAI 互換 API をアプリケーションから呼んでください。infer は学習中の onCheckpoint にだけ渡される関数で、Studio をユーザーに見せるものでもありません。