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Loss が悪化したら学習を自動で打ち切る（Early Stopping）

「Early Stopping（早期停止）」は、学習の指標が改善しなくなったり悪化し始めたら、最後まで回さず途中で打ち切るパターンです。Loss（学習中のモデルの誤差を表す数値で、低いほどモデルが正解に近づいているサインです）が上がり始めたり NaN になったりしたら、それ以降の学習は無駄な計算になります。Arkor に Early Stopping は組み込まれていませんが、TypeScript 数行で組み立てるための材料はすべて揃っています。 このレシピは 3 つのプリミティブを組み合わせます:
  • バックエンドからストリームされる loss を見る onLog。
  • そのシグナルをトレーナーに配線した AbortController。
  • ローカル Abort 後にバックエンドの学習も止める trainer.cancel()。

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パターン

// src/arkor/trainer.ts
import { createTrainer } from "arkor";

const LOSS_CEILING = 5.0;        // データセットに合わせて調整

export function makeTrainer() {
  const controller = new AbortController();

  const trainer = createTrainer({
    name: "support-bot-v1",
    model: "unsloth/gemma-4-E4B-it",
    dataset: { type: "huggingface", name: "arkorlab/triage-demo" },
    lora: { r: 16, alpha: 16 },
    maxSteps: 100,
    abortSignal: controller.signal,
    callbacks: {
      onLog: ({ step, loss }) => {
        if (loss === null) return;
        if (!Number.isFinite(loss) || loss > LOSS_CEILING) {
          console.warn(`step=${step} loss=${loss} exceeds ceiling, aborting`);
          controller.abort();
        }
      },
    },
  });

  return { trainer, controller };
}
その後、Abort に反応できるよう自分で学習を駆動します: 
// src/arkor/index.ts
import { createArkor } from "arkor";
import { makeTrainer } from "./trainer";

const { trainer, controller } = makeTrainer();
export const arkor = createArkor({ trainer });

// CLI 外で学習を走らせたい場合:
async function main() {
  try {
    await trainer.wait();
  } catch (err) {
    if (controller.signal.aborted) {
      // ローカル abort で wait() が reject。続けてバックエンドの学習を止め、
      // GPU を回し続けないようにする。
      try {
        await trainer.cancel();
      } catch {
        // ベストエフォート。ジョブが既に終わっていれば cancel は reject し得る
      }
      return;
    }
    throw err;
  }
}
arkor start（Studio の “Run training” や CLI）を使い続けるなら上のエクスポートだけで十分です: controller は依然として wait() を Abort しますが、CLI の await を自前の try / catch で囲むことはできません。バックエンドのキャンセルを保証したいなら上のパターンが安全策です。

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なぜ abortSignal と cancel の両方？

abortSignal と cancel は別物です。混同するとお金を捨てるので、ドキュメントもここを明示しています。
  • abortSignal はローカルの wait() ループを止めます（SDK § トレーナー制御）。cancel を呼びませんし、バックエンドにも何も送らず、ジョブはマネージド GPU で走り続けます。
  • trainer.cancel() はバックエンドにジョブの停止を依頼します。ベストエフォート: ジョブが既に終端状態（completed、failed、cancelled）にあるとリクエストは reject されることがあります。投機的に呼ぶなら try / catch で囲んでください。
「もう待ちたくない」だけなら abortSignal で十分。「もう課金させたくない」なら Abort の後に cancel も呼ぶこと。

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バリエーション

スムージングしたしきい値。 1 ステップだけの悪い値はノイズかもしれません。クロージャー内でローリングウィンドウを保持: 
const recent: number[] = [];
const WINDOW = 10;

onLog: ({ step, loss }) => {
  if (loss === null || !Number.isFinite(loss)) return;
  recent.push(loss);
  if (recent.length > WINDOW) recent.shift();
  const avg = recent.reduce((a, b) => a + b, 0) / recent.length;
  if (recent.length === WINDOW && avg > LOSS_CEILING) {
    controller.abort();
  }
}
改善が止まったら止める。 これまでで一番低かった Loss を覚えておき、それを更新できないステップが一定数続いたら打ち切ります（機械学習では「patience（忍耐）」と呼ばれるパターンです）: 
let best = Infinity;
let stalled = 0;
const PATIENCE = 30;

onLog: ({ step, loss }) => {
  if (loss === null || !Number.isFinite(loss)) return;
  if (loss < best) {
    best = loss;
    stalled = 0;
  } else {
    stalled++;
    if (stalled >= PATIENCE) {
      console.warn(`no improvement for ${PATIENCE} steps, aborting at ${step}`);
      controller.abort();
    }
  }
}
外部トリガー。 同じ controller はトレーナーファイルの外からも動きます。Next.js API ルート、SIGINT ハンドラ、親プロセスから controller.abort() を呼べばオンデマンドに学習を止められます。

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心に留めておくこと

  • コールバック内で throw しない。 throw は SSE 再接続ループに catch されて学習が進み続けます（SDK § ライフサイクルコールバック 参照）。controller を使うこと。それが決定的なパスです。
  • abortSignal はバックエンドをキャンセルしない。 一番よくある落とし穴です。コストが問題なら controller.abort() と trainer.cancel() を必ずペアで。
  • loss フィールドは number | null。 バックエンドはメトリックスステップでしか loss を埋めません。非メトリックスフレームは null を運びます。Number.isFinite チェックは NaN も弾き、実用上はこちらの方が発散シグナルとしてよく出てきます。