使用 API 或命令行进行模型调优

本文档以千问模型的调优操作为例进行说明，通过 API （HTTP）和 命令行（Shell）两种方式，使用阿里云百炼提供的模型调优功能。模型调优包含模型微调（SFT）、继续预训练（CPT）、模型偏好训练（DPO）三种模型训练方式。

前提条件

• 已经完整阅读了模型调优简介，了解模型调优的基本概念、流程及数据格式要求。
• 已开通服务并获得API-KEY， 请参考获取与配置 API Key。
• 阿里云子账号（RAM用户）需被授予必要的调用、训练和部署权限。

上传调优文件

准备调优文件

SFT/DPO/CPT 各训练方式的数据格式规格、打包规则、大小与数量限制、API 上传配额详见调优数据上传规则。各训练方式支持的文件格式概览：

将调优文件上传至阿里云百炼

curl --request POST \
'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/files' \
--header 'Authorization: Bearer '${DASHSCOPE_API_KEY} \
--form 'files=@"/path/to/your/file.jsonl"' \
--form 'purpose="fine-tune"' \
--form 'descriptions="a sample fine-tune data file for qwen"'

{
  "request_id":"xx",
  "data":{
    "uploaded_files":[{
      "file_id":"976bd01a-f30b-4414-86fd-50c54486e3ef",
      "name":"qwen-fine-tune-sample.jsonl"}],
  　"failed_uploads":[]}
 }

模型调优

调优任务的创建、查询、日志、快照管理及列举/中止/删除等操作均通过 API 完成，各接口的完整请求/响应参数与示例见对应接口页，本节仅梳理操作流程。

创建调优任务

调用创建调优任务接口（POST /api/v1/fine-tunes）发起训练，请求体（model / training_datasets / hyper_parameters / training_type 等）与响应示例见该接口页。

查询调优任务详情

使用 job_id 查询任务状态，详见查询调优任务状态。

获取调优任务日志

训练日志通过查询调优任务日志接口获取（GET /api/v1/fine-tunes/{job_id}/logs）。

查询与发布模型参数快照

调优产出的 Checkpoint 可列举与导出（发布）：

• 列举快照见列举 Checkpoint（GET /api/v1/fine-tunes/{job_id}/checkpoints）。
• 导出（发布）指定快照见导出 Checkpoint（GET /api/v1/fine-tunes/{job_id}/export/{checkpoint}?model_name=...），异步执行，用列举接口轮询状态。

模型调优的更多操作

• 列举任务列表：查询调优任务列表
• 中止任务：取消调优任务
• 删除任务：删除调优任务

API参考

DashScope命令行调用参考已包含在本篇内容中，详细API调用请参考API详情。

模型部署&调用

模型部署

更多模型部署方式的相关信息请参考：使用 API 进行模型部署。

curl "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/deployments" \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
    "model_name": "qwen3-8b-ft-202511132025-0260",
    "plan": "lora",
    "capacity": 1,
    "name": "qwen3-8b-ft"
}'

curl "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/deployments" \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
    "name": "my_qwen_plus",
    "model_name": "qwen-plus-2025-12-01",
    "plan": "mu",
    "deploy_spec": "MU1",
    "enable_thinking": true,
    "capacity": 4,
    "max_context_length": 10000,
    "rpm_limit": 500,
    "tpm_limit": 1000
}'

查询模型部署的状态

当部署状态为RUNNING时，表示该模型当前可供调用。

curl 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/deployments/<替换为部署任务成功后的模型实例 ID>' \
--header 'Authorization: Bearer '${DASHSCOPE_API_KEY}  \
--header 'Content-Type: application/json'

更多模型部署相关的操作，如扩缩容、下线等请参见：模型部署-API详情。

模型调用

当模型部署状态为RUNNING时，可以像调用其他模型一样使用调优后的模型。

也可以前往专属部署控制台界面获取模型code。

更多使用方法和参数设置请前往DashScope API 参考。

curl 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation' \
--header 'Authorization: Bearer '${DASHSCOPE_API_KEY}  \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
    "model": "<替换为部署任务成功后的模型实例 ID>",
    "input":{
        "messages":[
            {
                "role": "user",
                "content": "你是谁？"
            }
        ]
    },
    "parameters": {
        "result_format": "message"
    }
}'

模型评测

阿里云百炼的模型评测功能必须使用控制台，请前往阿里云百炼的模型评测 页面，评估模型训练效果。

相关信息请参见模型评测。