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Cada carga de entrenamiento de Fastino es un trabajo. Elige entrenamiento gestionado (trabajo config), entrenamiento interactivo (trabajo interactive) o Auto Train y, después, usa /v1/training/jobs para inspeccionar el trabajo.

Inicio rápido del codificador

Ajusta un codificador GLiNER desde un dataset subido con entrenamiento gestionado.

Inicio rápido del decodificador

Entrena Nemotron o Qwen con entrenamiento interactivo, en el que tu aplicación controla cada paso.

Auto Train

Delega el ciclo de vida del entrenamiento en el agente de entrenamiento autónomo de Fastino.

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Elige un tipo de trabajo

Cada trabajo tiene un type: Ambos tipos comparten la misma identidad de trabajo. Las lecturas canónicas usan GET /v1/training/jobs, GET /v1/training/jobs/{job_id} y GET /v1/training/jobs/{job_id}/checkpoints. Los clientes JSON nativos usan las operaciones públicas de OpenAPI bajo /v1/training/jobs. Los clientes Tinker existentes mantienen tinker==0.32.0 y configuran solo TINKER_BASE_URL=https://api.fastino.ai/v1/training/compat/tinker y TINKER_CREDENTIAL_CMD.

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Ciclo de vida de los trabajos de configuración

Los siguientes estados persistidos describen los trabajos config. Un trabajo interactive sigue las operaciones enviadas a través de sus rutas; no deduzcas su ciclo de vida a partir de esta tabla. normalized_status proporciona el valor estable para las consultas, incluido failed para un fallo terminal. status conserva el valor persistido, como errored.

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Ciclo de vida de los trabajos interactivos

Un trabajo interactivo ejecuta las operaciones que le envías, en el orden en que las recibe. Cada llamada devuelve un future_id; lee su resultado en GET /v1/training/jobs/{job_id}/futures/{future_id}.
  • No numeras las solicitudes ni envías heartbeats.
  • Cada equipo puede tener como máximo 16 trabajos interactivos activos. Cada trabajo puede tener hasta 512 operaciones en cola y cada equipo hasta 2,048 solicitudes de muestreo en curso. La API devuelve 429 cuando se alcanza uno de estos límites.
  • Un trabajo REST nativo sin llamadas durante 30 minutos se libera. Una sesión del SDK de Tinker se libera tras 5 minutos sin su heartbeat; mantén activo el ServiceClient o finaliza la sesión. Los checkpoints se conservan.
  • POST /v1/training/jobs/{job_id}/stop responde de inmediato y deja de aceptar llamadas nuevas. Las operaciones ya encoladas pueden terminar antes de que se liberen los recursos. El uso puede continuar hasta esa liberación. Los checkpoints sampler se pueden seguir muestreando y descargando después.

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Facturación de trabajos interactivos

Los trabajos interactivos facturan los tokens de entrenamiento de las llamadas forward y forward/backward; los tokens de entrada, lectura de caché y salida del muestreo; y el almacenamiento de checkpoints. El almacenamiento se mide diariamente a $0.05 por GB-mes. Consulta Precios para conocer las tarifas de prefill, lectura de caché, salida de Sample y tokens de entrenamiento de cada modelo. Crear un modelo, aplicar un paso del optimizador y guardar o cargar checkpoints no añade cargos de uso de entrenamiento interactivo. Los controles de gasto de la cuenta y del proyecto siguen aplicándose al iniciar o ampliar el cómputo. Usa GET /v1/training/usage para consultar el almacenamiento de checkpoints interactivos del equipo y su precio mensual. No incluye cómputo ni facturación total. El endpoint de facturación por trabajo es solo para trabajos config.

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Próximos pasos

Inicio rápido del codificador

Ajusta un codificador GLiNER con entrenamiento gestionado.

Inicio rápido del decodificador

Entrena Nemotron o Qwen con entrenamiento interactivo.

Bucle de entrenamiento interactivo

Construye datums, actualiza el modelo y muestrea desde checkpoints.

Ajustar GLiNER

Prepara datos de entidades y entrena un modelo GLiNER.
¿Vas a migrar una carga existente del SDK de Tinker? Consulta Migrar desde Tinker.