> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.fastino.ai/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

> ## Agent Instructions
> Use https://docs.fastino.ai/openapi.json as the source of truth for customer-facing Fastino API routes. Only call operations present in that specification. Do not infer or call undocumented routes. Direct Fastino API integrations use https://api.fastino.ai, /v1 routes, and FASTINO_API_KEY.

# Crear un trabajo de entrenamiento

> Envía un trabajo de ajuste fino de Fastino.

Crea un trabajo de entrenamiento asíncrono y devuelve su registro. Este endpoint está limitado a 20 solicitudes por minuto por usuario.

## Solicitud

<ParamField header="X-API-Key" type="string" required>
  Tu clave de API de Fastino.
</ParamField>

<ParamField body="model_name" type="string" required>
  Nombre para mostrar del modelo entrenado. Longitud: 1–100 caracteres.
</ParamField>

<ParamField body="base_model" type="string" required>
  Un ID de modelo entrenable de `GET /v1/base-models?supports_training=true`, o un UUID de checkpoint soportado.
</ParamField>

<ParamField body="datasets" type="object[]" required>
  Una o más referencias a datasets. Cada elemento requiere `name` y puede incluir `version`; si se omite la versión, se resuelve a la más reciente.
</ParamField>

<ParamField body="training_type" type="string" default="lora">
  `lora` o `full`. El modelo base seleccionado debe soportar el tipo solicitado.
</ParamField>

<ParamField body="validation_data_percentage" type="number" default="0.2">
  Fracción reservada para validación, de `0` a `1`.
</ParamField>

<ParamField body="nr_epochs" type="integer" default="100">
  Número máximo de épocas. Debe ser al menos `1`; la parada temprana puede terminar antes.
</ParamField>

<ParamField body="learning_rate" type="number">
  Tasa de aprendizaje pico positiva. Omítelo para usar la receta de entrenamiento del modelo seleccionado.
</ParamField>

<ParamField body="batch_size" type="integer" default="4">
  Tamaño de lote por dispositivo. Prefiere omitirlo para que el servicio de entrenamiento aplique o limite de forma segura al valor predeterminado específico del modelo.
</ParamField>

<ParamField body="seed" type="integer">
  Semilla opcional para reproducibilidad, entre `0` y `2147483647`. Configura `provider_name` como `modal` cuando la uses. Una semilla reduce una fuente de variación pero no garantiza ejecuciones idénticas bit a bit en la GPU.
</ParamField>

<ParamField body="project_id" type="string">
  UUID del proyecto. Cuando se omite, Fastino asocia el trabajo con el proyecto predeterminado del llamante.
</ParamField>

<Expandable title="Parámetros de entrenamiento adicionales">
  <ParamField body="save_steps" type="integer" default="100">
    Guarda un checkpoint cada N pasos.
  </ParamField>

  <ParamField body="profile_training" type="boolean" default="false">
    Persiste un artefacto estructurado del perfil de entrenamiento.
  </ParamField>

  <ParamField body="wandb_api_key" type="string">
    Clave de API opcional de Weights & Biases. Trátala como un secreto y nunca la pongas en control de versiones, logs o ejemplos.
  </ParamField>

  <ParamField body="lora_r" type="integer">
    Rango de LoRA. Omítelo para usar la receta del modelo.
  </ParamField>

  <ParamField body="lora_alpha" type="integer">
    Alpha de LoRA. Omítelo para usar la receta del modelo.
  </ParamField>

  <ParamField body="lora_dropout" type="number">
    Dropout de LoRA. Omítelo para usar la receta del modelo.
  </ParamField>

  <ParamField body="packing" type="boolean">
    Empaqueta ejemplos cortos para trabajos LoRA de decodificador compatibles.
  </ParamField>

  <ParamField body="mask_history" type="boolean" default="false">
    Opción de enmascaramiento de pérdida del decodificador. Las combinaciones no compatibles se rechazan.
  </ParamField>

  <ParamField body="warmup_ratio" type="number">
    Fracción de warmup de `0` a `1`. `warmup_steps` tiene prioridad.
  </ParamField>

  <ParamField body="warmup_steps" type="integer">
    Número absoluto positivo de pasos de warmup.
  </ParamField>

  <ParamField body="lr_scheduler_type" type="string" default="cosine">
    Programa de tasa de aprendizaje: `constant`, `linear` o `cosine`.
  </ParamField>

  <ParamField body="weight_decay" type="number" default="0.01">
    Weight decay no negativo de AdamW.
  </ParamField>

  <ParamField body="early_stopping_patience" type="integer" default="3">
    Épocas de validación sin mejora antes de detenerse. Ponlo en `0` para desactivarlo.
  </ParamField>

  <ParamField body="early_stopping_min_delta" type="number" default="0.0001">
    Mejora mínima de la pérdida de validación que se considera progreso.
  </ParamField>

  <ParamField body="provider_name" type="string">
    Fija un proveedor de entrenamiento compatible. Omítelo para selección automática.
  </ParamField>

  <ParamField body="system_prompt" type="string">
    System prompt canónico para el entrenamiento de decodificadores compatibles.
  </ParamField>

  <ParamField body="encoder_learning_rate" type="number">
    Tasa de aprendizaje del codificador de GLiNER. Recae en `learning_rate`.
  </ParamField>

  <ParamField body="task_learning_rate" type="number">
    Tasa de aprendizaje de la cabeza de tarea de GLiNER. Recae en `learning_rate`.
  </ParamField>

  <ParamField body="gradient_accumulation_steps" type="integer">
    Número positivo de acumulación de mini-lotes.
  </ParamField>

  <ParamField body="auto_data_sizing" type="boolean">
    Activa el auto-dimensionado del dataset de GLiNER.
  </ParamField>

  <ParamField body="min_samples_per_dataset" type="integer">
    Límite inferior del auto-dimensionado de GLiNER.
  </ParamField>

  <ParamField body="max_samples_per_dataset" type="integer">
    Límite superior del auto-dimensionado de GLiNER.
  </ParamField>

  <ParamField body="samples_per_label" type="integer">
    Escala del auto-dimensionado de GLiNER por etiqueta.
  </ParamField>

  <ParamField body="min_training_steps" type="integer">
    Pasos mínimos del optimizador de GLiNER.
  </ParamField>

  <ParamField body="training_algorithm" type="string" default="sft">
    `sft`, `grpo` o `dpo`. GRPO requiere `rl_config.reward_type`. Los datasets de DPO requieren las columnas `prompt`, `chosen` y `rejected`.
  </ParamField>

  <ParamField body="rl_config" type="object">
    Ajustes específicos del algoritmo. Las claves compartidas incluyen `max_steps` y `logging_steps`. GRPO admite `reward_type`, `kl_beta`, `group_size`, `sampling_temperature` y `max_completion_length`. DPO admite `dpo_beta` y `loss_type`. La recompensa `llm_as_judge` de GRPO también admite `llm_judge_model`, `llm_judge_rubric`, `llm_judge_score_scale`, `llm_judge_timeout_s`, `llm_judge_max_concurrent`, `llm_judge_max_retries` y `llm_judge_retry_backoff_s`.
  </ParamField>
</Expandable>

<RequestExample>
  ```bash cURL theme={null}
  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
    }'
  ```
</RequestExample>

## Respuesta

Devuelve `200` con el registro completo del trabajo de entrenamiento, incluidos un `id` UUID y el estado inicial.

<ResponseExample>
  ```json Response theme={null}
  {
    "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
  }
  ```
</ResponseExample>

Guarde el `id` de esta respuesta. Lo usará para sondear el estado, obtener métricas y artefactos, y ejecutar inferencia contra el modelo entrenado.

Un cuerpo mal formado devuelve `422`. Una combinación válida pero no disponible de modelo, dataset, tipo de entrenamiento o proveedor devuelve un error `4xx` específico de la solicitud.