ファインチューニングタスク詳細のクエリ - Alibaba Cloud Model Studio

特定のモデルファインチューニングタスクの詳細をクエリします。

ファインチューニングジョブのリスト

Windows CMD の場合、${DASHSCOPE_API_KEY} を %DASHSCOPE_API_KEY% に置き換えます。PowerShell の場合は、$env:DASHSCOPE_API_KEY

curl --location --request GET "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes?model=qwen3-14b&page_no=2" \
      --header "Authorization: Bearer ${DASHSCOPE_API_KEY}" \
      --header 'Content-Type: application/json'

リクエストパラメーター

パラメーター名	型	パラメーターの渡し方	必須	説明
page_no	整数	クエリ	いいえ	デフォルト値：1。
page_size	整数	クエリ	いいえ	デフォルト値：10。最大値：100。最小値：1。
model	文字列	クエリ	いいえ	モデル ID。このパラメーターを指定すると、このモデルに基づくファインチューニングジョブのみがリストされます。

レスポンス例

{
          "request_id": "2182ef64-6398-457b-b3f6-5fde5fd6b388",
          "output": {
              "page_no": 2,
              "page_size": 10,
              "total": 12,
              "jobs": [
                  {
                      "job_id": "ft-202410291653-1c7f",
                      "job_name": "ft-202410291653-1c7f",
                      "status": "SUCCEEDED",
                      "finetuned_output": "qwen3-14b-suffix-ft-202410291653-1c7f",
                      "model": "qwen3-14b",
                      "base_model": "qwen3-14b",
                      "training_file_ids": [],
                      "validation_file_ids": [],
                      "training_datasets": [
                          {"data_source_type": "file_id", "file_id": "976bd01a-f30b-4414-86fd-50c54486e3ef"}
                      ],
                      "validation_datasets": [],
                      "hyper_parameters": {
                          "n_epochs": 3,
                          "batch_size": 32,
                          "max_length": 8192,
                          "learning_rate": "1.6e-5",
                          "lr_scheduler_type": "linear",
                          "split": 0.9
                      },
                      "training_type": "sft",
                      "create_time": "2024-10-29 16:53:53",
                      "workspace_id":"llm-v71tlv***",
                      "user_identity": "1396993924585947",
                      "modifier": "1396993924585947",
                      "creator": "1396993924585947",
                      "end_time": "2024-10-29 17:11:26",
                      "group": "llm",
                      "usage": 279808
                  },
                  {
                      "job_id": "ft-202410291512-1851",
                      "job_name": "ft-202410291512-1851",
                      "status": "CANCELED",
                      "model": "qwen3-14b",
                      "base_model": "qwen3-14b",
                      "training_file_ids": [],
                      "validation_file_ids": [],
                      "training_datasets": [
                          {"data_source_type": "file_id", "file_id": "86a9fe7f-dd77-43b0-9834-2170e12339ec"},
                          {"data_source_type": "file_id", "file_id": "03ead352-6190-4328-8016-61821c23d4fc"}
                      ],
                      "validation_datasets": [],
                      "hyper_parameters": {
                          "n_epochs": 3,
                          "batch_size": 32,
                          "max_length": 8192,
                          "learning_rate": "1.6e-5",
                          "lr_scheduler_type": "linear",
                          "split": 0.9
                      },
                      "code": "1",
                      "training_type": "sft",
                      "create_time": "2024-10-29 15:12:00",
                      "workspace_id":"llm-v71tlv***",
                      "user_identity": "1396993924585947",
                      "modifier": "1396993924585947",
                      "creator": "1396993924585947",
                      "end_time": "2024-10-29 15:16:00",
                      "group": "llm",
                      "usage": 0
                  }
              ]
          }
      }

レスポンスパラメーター

パラメーター名

型

説明

request_id

文字列

リクエストの ID。

output

オブジェクト

クエリに対して返される詳細。

output.page_no

整数

ページ番号。

output.page_size

整数

ページあたりのエントリ数。

output.total

整数

ファインチューニングジョブの総数。

output.jobs

配列

複数のファインチューニングジョブの詳細。

ここをクリックして、ファインチューニングジョブ詳細オブジェクトを表示します

パラメーター名	型	説明
request_id	文字列	リクエストの ID。
output	オブジェクト	ファインチューニングジョブの詳細。
output.job_id	文字列	ファインチューニングジョブの ID。この ID を使用して、後でジョブのステータスをクエリします。生成ルール：`ft-{yyyyMMddHHmm}-{4-digit-uuid}`。
output.jobs_name	文字列	`output.job_id` と同じです。
output.status	文字列	このファインチューニングジョブのジョブステータス。
output.finetuned_output	文字列	このパラメーターは、ジョブのステータスが SUCCEEDED の場合にのみ表示されます。ファインチューニングされたモデルの ID を返します。
output.model	文字列	ファインチューニングジョブで使用されるモデルの ID。
output.base_model	文字列	ファインチューニングジョブで使用されるモデルに対応する基盤モデルの ID。例えば、ファインチューニングジョブ `ft-202410291653-1c7f` の基盤モデルは `qwen3-14b` です。
output.training_file_ids	配列	互換性のためのフィールドです。新しいジョブの場合、このパラメーターは常に空の配列を返します。代わりに training_datasets を使用してください。
output.validation_file_ids	配列	互換性のためのフィールドです。新しいジョブの場合、このパラメーターは常に空の配列を返します。代わりに validation_datasets を使用してください。
output.training_datasets	データセットの配列	訓練データセットのリスト。
output.validation_datasets	データセットの配列	テストデータセットのリスト。
output.hyper_parameters	オブジェクト	明示的に宣言されたハイパーパラメーターのテーブル。
output.training_type	文字列	ファインチューニングメソッド。
output.create_time	文字列	ファインチューニングジョブが作成された時間。
output.workspace_id	文字列	ファインチューニングジョブが属するワークスペースの ID。
output.user_identity	文字列	ファインチューニングジョブが属する Alibaba Cloud アカウントの UID。
output.modifier	文字列	ファインチューニングジョブを最後に操作したアカウントの UID。例えば、RAM ユーザーがジョブをキャンセルした場合、このフィールドには RAM ユーザーの UID が表示されます。
output.creator	文字列	ファインチューニングジョブを作成したユーザーの UID。
output.end_time	文字列	ファインチューニングジョブが終了した時間。このパラメーターは、ジョブのステータスが SUCCEEDED、FAILED、または CANCELED の場合に表示されます。
output.group	文字列	モデルファインチューニングジョブのタイプ。
output.usage	整数	ファインチューニングジョブによって消費されたトークンの数。課金数式については、「課金項目」をご参照ください。このパラメーターは、ジョブのステータスが SUCCEEDED または CANCELED の場合に表示されます。
output.output_cnt	整数	現在のジョブが生成したチェックポイントの数。このパラメーターは、`cosyvoice-v3-flash` など、複数のチェックポイント出力をサポートするモデルに対してのみ返されます。チェックポイントの詳細なリストを取得するには、チェックポイントのクエリ API を呼び出します。
output.max_output_cnt	整数	単一のジョブが生成できるチェックポイントの最大数。`output_cnt` の値がこの制限を超えた場合、超過分はファインチューニングの十分性に基づいて切り捨てられます。このパラメーターは、複数のチェックポイント出力をサポートするモデルに対してのみ返されます。

クエリファインチューニングタスクの詳細

Windows CMD の場合、${DASHSCOPE_API_KEY} を %DASHSCOPE_API_KEY% に置き換えます。PowerShell の場合は、$env:DASHSCOPE_API_KEY

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

リクエストパラメーター

フィールド	型	パラメーターの渡し方	必須	説明
job_id	文字列	URL パス	はい	クエリするファインチューニングジョブの ID。これは、ファインチューニングジョブ作成時のレスポンスパラメーターで返される job_id です。

レスポンス例

テキスト生成モデル

{
          "request_id": "c59b2145-a93c-4e00-b610-4d7cc5c521a2",
          "output": {
              "job_id": "ft-202410291653-1c7f",
              "job_name": "ft-202410291653-1c7f",
              "status": "SUCCEEDED",
              "finetuned_output": "qwen3-14b-suffix-ft-202410291653-1c7f",
              "model": "qwen3-14b",
              "base_model": "qwen3-14b",
              "training_file_ids": [],
              "validation_file_ids": [],
              "training_datasets": [
                  {"data_source_type": "file_id", "file_id": "976bd01a-f30b-4414-86fd-50c54486e3ef"}
              ],
              "validation_datasets": [],
              "hyper_parameters": {
                  "n_epochs": 3,
                  "batch_size": 32,
                  "max_length": 8192,
                  "learning_rate": "1.6e-5",
                  "lr_scheduler_type": "linear",
                  "split": 0.9
              },
              "training_type": "sft",
              "create_time": "2024-10-29 16:53:53",
              "workspace_id":"llm-v71tlv***",
              "user_identity": "1396993924585947",
              "modifier": "1396993924585947",
              "creator": "1396993924585947",
              "end_time": "2024-10-29 17:11:26",
              "group": "llm",
              "usage": 279808
          }
      }

動画生成モデル

output.status (SUCCEEDED はトレーニングが完了したことを示します) と output.usage (トレーニングで消費されたトークンの総数) に注意してください。

{
    "request_id": "9bbb953c-bef2-4b59-9fc5-xxxxxxxxx",
    "output": {
        "job_id": "ft-202511111122-xxxx",
        "status": "SUCCEEDED",
        "finetuned_output": "wan2.5-i2v-preview-ft-202511111122-xxxx",
        "model": "wan2.5-i2v-preview",
        "base_model": "wan2.5-i2v-preview",
        "training_file_ids": [],
        "validation_file_ids": [],
        "training_datasets": [
            {"data_source_type": "file_id", "file_id": "xxxxxxxxxxxx"}
        ],
        "validation_datasets": [],
        "hyper_parameters": {
            "n_epochs": 400,
            "learning_rate": 2.0E-5,
            "split": 0.9,
            "eval_epochs": 50
        },
        "training_type": "efficient_sft",
        "create_time": "2025-11-11 11:22:22",
        "end_time": "2025-11-11 16:49:01",
        "usage": 432000,
        "output_cnt": 8
    }
}

画像生成モデル

{
    "request_id": "03d738f5-3720-90b0-9c7b-xxxxxxxxx",
    "output": {
        "job_id": "ft-202606030110-xxxx",
        "status": "SUCCEEDED",
        "finetuned_output": "wan2.7-image-pro-ft-202606030110-xxxx",
        "model": "wan2.7-image-pro",
        "base_model": "wan2.7-image-pro",
        "training_file_ids": [],
        "validation_file_ids": [],
        "training_datasets": [
            {"data_source_type": "file_id", "file_id": "xxxxxxxxxxxx"}
        ],
        "validation_datasets": [],
        "hyper_parameters": {
            "max_steps": 800,
            "learning_rate": 3.0E-5,
            "eval_steps": 200,
            "max_token_length": "2k",
            "max_pixels": "2k",
            "val_img_size": "2k",
            "generation_type": "t2i",
            "lora_rank": 32
        },
        "training_type": "efficient_sft",
        "create_time": "2026-06-03 01:10:47",
        "end_time": "2026-06-03 01:38:53",
        "usage": 10273216,
        "output_cnt": 1
    }
}

レスポンスパラメーター

パラメーター名	型	説明
request_id	文字列	リクエストの ID。
output	オブジェクト	モデルファインチューニングジョブの詳細。
output.job_id	文字列	モデルファインチューニングジョブの ID。この ID を使用してジョブのステータスをクエリできます。生成ルール：`ft-{yyyyMMddHHmm}-{4-digit-uuid}`。
output.jobs_name	文字列	`output.job_id` と同じです。
output.status	文字列	モデルファインチューニングジョブのジョブステータス。
output.finetuned_output	文字列	このパラメーターは、ジョブのステータスが SUCCEEDED の場合にのみ返されます。値は、ファインチューニングされたモデルの ID です。
output.model	文字列	モデルファインチューニングジョブで使用されるモデルの ID。
output.base_model	文字列	モデルファインチューニングジョブで使用されるモデルに対応する基盤モデルの ID。例えば、モデルファインチューニングジョブ `ft-202410291653-1c7f` の基盤モデルは `qwen3-14b` です。
output.training_file_ids	配列	このフィールドは互換性のために保持されています。新しいジョブの場合、このパラメーターは常に空の配列を返します。代わりに training_datasets を使用してください。
output.validation_file_ids	配列	このフィールドは互換性のために保持されています。新しいジョブの場合、このパラメーターは常に空の配列を返します。代わりに validation_datasets を使用してください。
output.training_datasets	データセットの配列	訓練データセットのリスト。
output.validation_datasets	データセットの配列	テストデータセットのリスト。
output.hyper_parameters	オブジェクト	明示的に宣言されたハイパーパラメーター。
output.training_type	文字列	モデルファインチューニングメソッド。
output.create_time	文字列	モデルファインチューニングジョブが作成された時間。
output.workspace_id	文字列	モデルファインチューニングジョブが属するワークスペースの ID。
output.user_identity	文字列	モデルファインチューニングジョブが属する Alibaba Cloud アカウントの UID。
output.modifier	文字列	モデルファインチューニングジョブを最後に変更したアカウントの UID。例えば、RAM ユーザーがジョブをキャンセルした場合、このフィールドには RAM ユーザーの UID が返されます。
output.creator	文字列	モデルファインチューニングジョブを作成したユーザーの UID。
output.end_time	文字列	モデルファインチューニングジョブが終了した時間。このパラメーターは、ジョブのステータスが SUCCEEDED、FAILED、または CANCELED の場合に返されます。
output.group	文字列	モデルファインチューニングジョブのタイプ。
output.usage	整数	モデルファインチューニングジョブによって消費されたトークンの数。課金数式については、「課金項目」をご参照ください。このパラメーターは、ジョブのステータスが SUCCEEDED または CANCELED の場合に返されます。
output.output_cnt	整数	ジョブが生成したチェックポイントの数。このパラメーターは、`cosyvoice-v3-flash` など、複数のチェックポイント出力をサポートするモデルに対してのみ返されます。チェックポイントの詳細なリストを取得するには、チェックポイントのクエリ API を呼び出すことができます。
output.max_output_cnt	整数	単一のジョブが生成できるチェックポイントの最大数。`output_cnt` の値がこの制限を超えた場合、超過したチェックポイントはファインチューニングの十分性に基づいて切り捨てられます。このパラメーターは、複数のチェックポイント出力をサポートするモデルに対してのみ返されます。

ファインチューニングタスクログの取得

Windows CMD の場合、${DASHSCOPE_API_KEY} を %DASHSCOPE_API_KEY% に置き換えます。PowerShell の場合は、$env:DASHSCOPE_API_KEY

curl --location --request GET "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes/<your-fine-tuning-job-id>/logs?offset=10&line=10" \
      --header "Authorization: Bearer ${DASHSCOPE_API_KEY}" \
      --header 'Content-Type: application/json'

リクエストパラメーター

フィールド	型	パラメーターの渡し方	必須	説明
job_id	文字列	パス	はい	ログを取得したいファインチューニングジョブの ID。この ID は、トレーニングジョブの作成またはトレーニングジョブのリスト操作を呼び出すことで取得できます。
offset	数値	クエリ	いいえ	出力の最初の `offset` 行をスキップし、`offset+1` 行目から読み取りを開始します。この値は、出力の総行数より大きくすることはできません。そうしないと、出力は返されません。デフォルト値は 0 です。
line	数値	クエリ	いいえ	`offset+1` 行目から、`line` で指定された行数の出力を読み取ります。利用可能な行数が `line` の値より少ない場合、実際に利用可能な行数が返されます。デフォルト値は 100 です。最大値は 1000 です。

レスポンス例

{
          "request_id": "ce49b45d-fe46-474e-9e1b-3e7427ffdf5a",
          "output": {
              "total": 20,
              "logs": [
                  "{'train_runtime': 216.3999, 'train_samples_per_second': 2.066, 'train_steps_per_second': 0.014, 'train_loss': 0.9122632344563802, 'epoch': 0.8571428571428571}",
                  " Actual number of consumed tokens is 279808!",
                  " Uploaded checkpoint!",
                  " Fine-tune succeeded!",
                  " use checkpoint-3 as final checkpoint",
                  "2024-10-29 17:03:47,719 - INFO - transfer for inference succeeded, start to deliver it for inference",
                  "2024-10-29 17:09:43,322 - INFO - start to save checkpoint",
                  "2024-10-29 17:11:24,689 - INFO - finetune-job succeeded",
                  "2024-10-29 17:11:25,130 - INFO - training usage 279808",
                  "2024-10-29 17:11:25,175 - INFO - ##FT_COMPLETE##"
              ]
          }
      }

レスポンスパラメーター

パラメーター名	型	説明
request_id	文字列	リクエストの ID。
output	オブジェクト	クエリ結果。
output.total	整数	ログの総行数。
output.logs	配列	返されたログエントリ。

リクエストエラーコード

リクエストが異常な場合に返されるエラーコードは次のとおりです。

フィールド	型	説明	例
code	文字列	エラーコード。	NotFound
request_id	文字列	リクエストの一意のシステムコード。	6332fb02-3111-43f0-bf79-f9e8c5ffa7f9
message	文字列	エラーメッセージ。	Not Found!

異常なリクエストの例

{
        "code": "NotFound",
        "request_id": "BE213CDD-8A5C-59EE-9A67-055EAB0CB59B",
        "message": "Not Found!"
      }

エラーコード

HTTP ステータスコード	エラーコード	エラーメッセージ例	意味	解決策
400	InvalidParameter	Missing training files	パラメーターが無効です。例えば、パラメーターが欠落しているか、フォーマットが正しくありません。	エラーメッセージに基づいてパラメーターを修正してください。
400	UnsupportedOperation	The fine-tuning job cannot be deleted because it has succeeded, failed, or been canceled.	リソースが特定の状態にあるため、そのリソースに対して操作を実行できません。	操作を実行する前に、リソースが操作可能な状態になるまで待ってください。
404	NotFound	Not found!	指定されたリソースは存在しません。	リソース ID が正しいことを確認してください。
409	Conflict	Model instance 'xxxxx' already exists. Please specify a suffix.	xxxxx という名前のデプロイされたモデルインスタンスが既に存在します。区別するためにサフィックスを指定してください。	デプロイメントに一意のサフィックスを指定してください。
429	Throttling	Too many fine-tuning jobs are running. Please try again later. Only 20 running or succeeded fine-tuning jobs are allowed per user.	リソースの作成がプラットフォームの制限に抵触しました。	使用されなくなったモデルを削除してください。
500	InternalError	Internal server error!	内部エラーが発生しました。	request_id を記録し、Alibaba Cloud にチケットを送信してトラブルシューティングを依頼してください。