Trainings-Checkpoint bereitstellen

POST

https://api.fastino.ai

training-jobs

{job_id}

checkpoints

{checkpoint_id}

deploy

curl -X POST \
  https://api.fastino.ai/v1/training-jobs/YOUR_TRAINING_JOB_ID/checkpoints/CHECKPOINT_ID/deploy \
  -H "X-API-Key: $FASTINO_API_KEY"

{
  "success": true,
  "message": "Checkpoint deployed",
  "job_id": "YOUR_TRAINING_JOB_ID",
  "checkpoint_id": "CHECKPOINT_ID",
  "mme_path": "PROVIDER_MODEL_PATH"
}

POST /v1/training-jobs/{job_id}/checkpoints/{checkpoint_id}/deploy Stellt einen bereitstellbaren Checkpoint auf dem gehosteten Multi-Model-Inferenz-Endpunkt bereit.

Request

string

erforderlich

Ihr Fastino-API-Schlüssel.

string

erforderlich

UUID des Trainingsjobs.

string

erforderlich

Checkpoint-ID, die vom Endpunkt zum Auflisten der Checkpoints zurückgegeben wird.

curl -X POST \
  https://api.fastino.ai/v1/training-jobs/YOUR_TRAINING_JOB_ID/checkpoints/CHECKPOINT_ID/deploy \
  -H "X-API-Key: $FASTINO_API_KEY"

Response

{
  "success": true,
  "message": "Checkpoint deployed",
  "job_id": "YOUR_TRAINING_JOB_ID",
  "checkpoint_id": "CHECKPOINT_ID",
  "mme_path": "PROVIDER_MODEL_PATH"
}

Ein unbekannter Job oder Checkpoint gibt 404 zurück. Ein nicht bereitstellbarer Checkpoint gibt einen anfragespezifischen 4xx-Fehler zurück.

⌘I

curl -X POST \
  https://api.fastino.ai/v1/training-jobs/YOUR_TRAINING_JOB_ID/checkpoints/CHECKPOINT_ID/deploy \
  -H "X-API-Key: $FASTINO_API_KEY"

{
  "success": true,
  "message": "Checkpoint deployed",
  "job_id": "YOUR_TRAINING_JOB_ID",
  "checkpoint_id": "CHECKPOINT_ID",
  "mme_path": "PROVIDER_MODEL_PATH"
}

Erste Schritte

Kernkonzepte

Trainings-API

API-Referenz

Konto

Änderungsprotokoll

Trainings-Checkpoint bereitstellen

Request

Response

​Request

​Response

Request

Response