> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://arkor-92aeef0e-eng-615.mintlify.site/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # 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。 # 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。 ## 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: `。 * 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: `（マニフェストを読み取れませんでした: ``）。 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](/ja/cli/build-and-start) を参照。 ## 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/` 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）。 ## 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=` で始まり、そのステップで数値である方だけ ` loss=` と ` evalLoss=` 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= evalLoss=` 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=`。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 ` 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。 ### 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。 ## 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()`](/ja/sdk/trainer-control#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](/ja/studio/playground) 参照）。学習途中のライブ確認には SDK の [`onCheckpoint({ infer })`](/ja/sdk/callbacks) を使ってください。