创建训练任务

POST

https://api.fastino.ai

training-jobs

curl -X POST https://api.fastino.ai/v1/training-jobs \
  -H "X-API-Key: $FASTINO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model_name": "my-model-name",
    "base_model": "fastino/gliner2-multi-v1",
    "datasets": [{"name": "my-ready-dataset"}],
    "training_type": "lora",
    "nr_epochs": 5,
    "learning_rate": 5e-5,
    "validation_data_percentage": 0.2
  }'

{
  "id": "3fa85f64-5717-4562-b3fc-2c963f66afa6",
  "model_name": "my-model-name",
  "base_model": "fastino/gliner2-multi-v1",
  "status": "requested",
  "training_type": "lora",
  "nr_epochs": 5,
  "learning_rate": 5e-5,
  "validation_data_percentage": 0.2
}

POST /v1/training-jobs 创建一个异步训练任务并返回其任务记录。此端点限制为每个用户每分钟 20 次请求。

请求

string

必填

您的 Fastino API 密钥。

string

必填

训练模型的显示名称。长度：1–100 个字符。

string

必填

来自 GET /v1/base-models?supports_training=true 的可训练模型 ID，或受支持的检查点 UUID。

object[]

必填

一个或多个数据集引用。每项需要 name，可包含 version；省略 version 时会解析为最新版本。

string

默认值:"lora"

lora 或 full。所选基础模型必须支持所请求的训练类型。

number

默认值:"0.2"

用于验证的留出比例，取值范围从 0 到 1。

integer

默认值:"100"

最大 epoch 数。必须至少为 1；早停可能会更早结束。

number

正的峰值学习率。省略时使用所选模型的训练配方。

integer

默认值:"4"

单设备批大小。建议省略此项，让训练服务应用或安全地限制到模型特定的默认值。

integer

可选的可复现性种子，取值从 0 到 2147483647。使用时请将 provider_name 设为 modal。种子可以减少一种变化源，但并不保证 GPU 运行结果按位一致。

string

项目 UUID。省略时，Fastino 会将任务关联到调用者的默认项目。

显示其他训练参数

integer

默认值:"100"

每 N 步保存一次检查点。

boolean

默认值:"false"

持久化一个结构化的训练性能剖析工件。

string

可选的 Weights & Biases API 密钥。请将其视为机密信息，切勿放入源代码、日志或示例中。

integer

LoRA 秩。省略时使用模型配方。

integer

LoRA alpha。省略时使用模型配方。

number

LoRA dropout。省略时使用模型配方。

boolean

为兼容的 decoder LoRA 任务打包短样本。

boolean

默认值:"false"

Decoder 损失掩码选项。不受支持的组合将被拒绝。

number

预热比例，取值从 0 到 1。warmup_steps 优先生效。

integer

正整数的绝对预热步数。

string

默认值:"cosine"

学习率调度：constant、linear 或 cosine。

number

默认值:"0.01"

非负的 AdamW 权重衰减。

integer

默认值:"3"

停止前允许验证 epoch 未改进的次数。设为 0 可禁用。

number

默认值:"0.0001"

视为有进展的最小验证损失改进量。

string

锁定兼容的训练提供方。省略时会自动选择。

string

用于兼容 decoder 训练的规范化系统提示词。

number

GLiNER 编码器学习率。缺省时回退到 learning_rate。

number

GLiNER 任务头学习率。缺省时回退到 learning_rate。

integer

正整数的小批量累积次数。

boolean

启用 GLiNER 数据集自动调整规模。

integer

GLiNER 自动调整规模下限。

integer

GLiNER 自动调整规模上限。

integer

GLiNER 每个标签的自动调整规模系数。

integer

GLiNER 最小优化器步数。

string

默认值:"sft"

sft、grpo 或 dpo。GRPO 需要 rl_config.reward_type。DPO 数据集需要 prompt、chosen 和 rejected 列。

object

算法特定设置。共享的键包括 max_steps 和 logging_steps。GRPO 支持 reward_type、kl_beta、group_size、sampling_temperature 和 max_completion_length。DPO 支持 dpo_beta 和 loss_type。llm_as_judge 类型的 GRPO 奖励还支持 llm_judge_model、llm_judge_rubric、llm_judge_score_scale、llm_judge_timeout_s、llm_judge_max_concurrent、llm_judge_max_retries 和 llm_judge_retry_backoff_s。

curl -X POST https://api.fastino.ai/v1/training-jobs \
  -H "X-API-Key: $FASTINO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model_name": "my-model-name",
    "base_model": "fastino/gliner2-multi-v1",
    "datasets": [{"name": "my-ready-dataset"}],
    "training_type": "lora",
    "nr_epochs": 5,
    "learning_rate": 5e-5,
    "validation_data_percentage": 0.2
  }'

响应

返回 200 及完整的训练任务记录，其中包含 UUID id 和初始状态。

{
  "id": "3fa85f64-5717-4562-b3fc-2c963f66afa6",
  "model_name": "my-model-name",
  "base_model": "fastino/gliner2-multi-v1",
  "status": "requested",
  "training_type": "lora",
  "nr_epochs": 5,
  "learning_rate": 5e-5,
  "validation_data_percentage": 0.2
}

请保存此响应中的 id。您将用它来轮询状态、获取指标和工件，以及对训练后的模型运行推理。请求体格式错误会返回 422。有效但不可用的模型、数据集、训练类型或提供方组合会返回请求相关的 4xx 错误。

⌘I

curl -X POST https://api.fastino.ai/v1/training-jobs \
  -H "X-API-Key: $FASTINO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model_name": "my-model-name",
    "base_model": "fastino/gliner2-multi-v1",
    "datasets": [{"name": "my-ready-dataset"}],
    "training_type": "lora",
    "nr_epochs": 5,
    "learning_rate": 5e-5,
    "validation_data_percentage": 0.2
  }'

{
  "id": "3fa85f64-5717-4562-b3fc-2c963f66afa6",
  "model_name": "my-model-name",
  "base_model": "fastino/gliner2-multi-v1",
  "status": "requested",
  "training_type": "lora",
  "nr_epochs": 5,
  "learning_rate": 5e-5,
  "validation_data_percentage": 0.2
}

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