Daftar checkpoint - Alibaba Cloud Model Studio - Alibaba Cloud Documentation Center

Mengambil semua checkpoint yang dihasilkan oleh pekerjaan fine-tune tertentu.

Daftar checkpoint untuk pekerjaan fine-tune

Mengambil semua checkpoint yang dihasilkan oleh pekerjaan fine-tune tertentu. Fitur ini hanya mendukung model yang menghasilkan beberapa checkpoint, seperti cosyvoice-v3-flash.

Untuk Windows CMD, ganti ${DASHSCOPE_API_KEY} dengan %DASHSCOPE_API_KEY%. Untuk PowerShell, ganti dengan $env:DASHSCOPE_API_KEY.

curl --location --request GET "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes/<your-fine-tune-job-id>/checkpoints" \
--header "Authorization: Bearer ${DASHSCOPE_API_KEY}" \
--header 'Content-Type: application/json'

Parameter input

Parameter	Type	Lokasi	Wajib	Deskripsi
job_id	String	Path	Ya	ID pekerjaan fine-tune. Ini adalah `job_id` yang dikembalikan saat Anda membuat pekerjaan fine-tune.

Contoh respons

{
    "request_id": "aa4b0229-b1db-9afa-bb6e-3b3e9ee1489b",
    "output": [
        {
            "create_time": "2026-05-27T18:07:16",
            "full_name": "ft-202605271743-dd2a:checkpoint-00040004",
            "job_id": "ft-202605271743-dd2a",
            "checkpoint_id": "ft-202605271743-dd2a:checkpoint-00040004",
            "checkpoint": "checkpoint-00040004",
            "model_name": "cosyvoice-v3-flash-ft-202605271743-dd2a",
            "model_display_name": "ft-202605271743-dd2a",
            "status": "SUCCEEDED",
            "expire_time": "2026-06-11T18:07:16",
            "step": 40004
        },
        {
            "create_time": "2026-05-27T18:07:16",
            "full_name": "ft-202605271743-dd2a:checkpoint-00030004",
            "job_id": "ft-202605271743-dd2a",
            "checkpoint_id": "ft-202605271743-dd2a:checkpoint-00030004",
            "checkpoint": "checkpoint-00030004",
            "status": "PENDING",
            "expire_time": "2026-06-11T18:07:16",
            "step": 30004
        }
    ]
}

Parameter output

Parameter	Type	Deskripsi
request_id	String	ID unik untuk permintaan tersebut.
output	Array	Array objek checkpoint. Array ini diurutkan secara descending berdasarkan hasil perkalian epoch LM dan FM. Nilai perkalian yang lebih tinggi menunjukkan model yang telah melalui proses fine-tuning lebih menyeluruh.
output[*].checkpoint_id	String	Pengidentifikasi unik untuk checkpoint tersebut. Formatnya adalah `{job_id}:checkpoint-{empat digit epoch LM}{empat digit epoch FM}`.
output[*].full_name	String	Sama dengan `checkpoint_id`.
output[*].checkpoint	String	Nama checkpoint tersebut. Formatnya adalah `checkpoint-{empat digit epoch LM}{empat digit epoch FM}`. Contohnya, `checkpoint-00040004` merepresentasikan epoch ke-4 LM dan epoch ke-4 FM.
output[*].job_id	String	ID pekerjaan fine-tune yang terkait dengan checkpoint ini.
output[*].step	Integer	Kode langkah (step) untuk checkpoint tersebut, dihitung sebagai `LM_epoch × 10000 + FM_epoch`. Sebagai contoh, nilai 40004 menunjukkan bahwa LM_epoch adalah 4 dan FM_epoch adalah 4.
output[*].status	String	Status checkpoint tersebut. Nilai umumnya adalah `SUCCEEDED` (siap untuk deployment) dan `PENDING` (belum siap).
output[*].model_name	String	ID model untuk checkpoint ini. Anda dapat menggunakan ID ini sebagai parameter input `model_name` untuk API Create Deployment. Hanya dikembalikan ketika `status=SUCCEEDED`.
output[*].model_display_name	String	Nama tampilan model, sebagaimana ditampilkan di Konsol. Hanya dikembalikan ketika `status=SUCCEEDED`.
output[*].create_time	String	Waktu pembuatan checkpoint, dalam format ISO 8601.
output[*].expire_time	String	Waktu kedaluwarsa checkpoint, dalam format ISO 8601.