创建微调作业

POST

https://api.apiyi.com/v1/fine_tuning/jobs

创建一个作业，根据给定的数据集微调指定的模型。

响应包括排队作业的详细信息，包括作业状态和完成后微调模型的名称。

了解有关微调的更多信息

请求参数

Header 参数

Authorization

string

可选

示例值:

Bearer {{YOUR_API_KEY}}

Body 参数application/json

training_file

string

必需

包含训练数据的上传文件的 ID。有关如何上传文件的信息，请参阅上传文件。您的数据集必须格式化为 JSONL 文件。此外，您必须上传带有目的的文件fine-tune。有关更多详细信息，请参阅微调指南。

model

string

必需

要微调的模型的名称。您可以选择支持的模型之一。

hyperparameters

object

可选

用于微调工作的超参数。

batch_size

string

可选

每批中的示例数。批量大小越大意味着模型参数的更新频率越低，但方差越小。

learning_rate_multiplier

string

可选

学习率的比例因子。较小的学习率可能有助于避免过度拟合。

n_epochs

string

可选

训练模型的纪元数。一个纪元是指训练数据集的一个完整周期。

suffix

string

必需

最多 18 个字符的字符串，将添加到您的微调模型名称中。例如，suffix“custom-model-name”的 a 将生成类似的模型名称ft:gpt-3.5-turbo:openai:custom-model-name:7p4lURel。

validation_file

string

必需

如果您提供此文件，则数据将用于在微调期间定期生成验证指标。这些指标可以在微调结果文件中查看。相同的数据不应同时出现在训练文件和验证文件中。您的数据集必须格式化为 JSONL 文件。您必须以特定目的上传文件fine-tune。有关更多详细信息，请参阅微调指南。

示例

{
  "training_file": "file-BK7bzQj3FfZFXr7DbL6xJwfo",
  "model": "gpt-3.5-turbo"
}

示例代码

Shell

JavaScript

Java

Swift

PHP

Python

HTTP

Objective-C

Ruby

OCaml

Dart

curl --location --request POST 'https://api.apiyi.com/v1/fine_tuning/jobs' \
--header 'Authorization: Bearer ' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "training_file": "file-BK7bzQj3FfZFXr7DbL6xJwfo",
    "model": "gpt-3.5-turbo"
  }'

返回响应

🟢200成功

application/json

Body

object

string

必需

对象类型,总是为"fine_tuning.job"

string

必需

对象标识符,可以在API端点中引用

model

string

被微调的基础模型

必需

created_at

integer

必需

创建微调作业的Unix时间戳(秒)

fine_tuned_model

null

必需

正在创建的微调模型的名称。如果微调作业仍在运行,则值为null

organization_id

string

拥有微调作业的组织

必需

result_files

array[string]

必需

微调作业的编译结果文件ID。可以使用文件API检索结果

status

string

必需

微调作业的当前状态,可以是validating_files、queued、running、succeeded、failed或cancelled

validation_file

null

必需

用于验证的文件ID。可以使用文件API检索验证结果

training_file

string

必需

用于训练的文件ID。可以使用文件API检索训练数据

示例

{
  "object": "fine_tuning.job",
  "id": "ftjob-abc123",
  "model": "gpt-3.5-turbo-0613",
  "created_at": 1614807352,
  "fine_tuned_model": null,
  "organization_id": "org-123",
  "result_files": [],
  "status": "queued",
  "validation_file": null,
  "training_file": "file-abc123",
}

修改于 2024-06-23 18:03:52

微调作业事件对象

列出微调作业