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

最終更新日:Oct 27, 2026

特定のモデルファインチューニング タスクの詳細を照会します。

前提条件

  • 適用リージョン:このトピックで説明する機能は中国(北京)リージョンでのみ利用できます。当該リージョンの API キーを使用する必要があります。
  • 適用リージョン:このトピックで説明する機能はシンガポールリージョンでのみ利用できます。当該リージョンの API キーを使用する必要があります。
  • API キーの取得と環境変数への設定が完了している必要があります。
  • ファインチューニングジョブの作成 API を呼び出して、ファインチューニングジョブを作成済みである必要があります。

ファインチューニングジョブステータスの照会

指定したファインチューニングジョブの詳細情報と実行ステータスを照会します。

エンドポイント

GET https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes/{job_id}

リクエスト例

curl --location --request GET "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes/<替换为您的调优任务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

タイプ

パラメーターの場所

必須

説明

job_id

String

Url Path

はい

照会するファインチューニングジョブの ID です。ファインチューニングジョブ作成のレスポンスパラメーターの 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": 2e-05,
            "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": 3e-05,
            "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

タイプ

説明

request_id

String

リクエストの ID。

output

Object

ファインチューニングジョブの詳細。

output.job_id

String

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照会できます。

生成ルール:ft-{yyyyMMddHHmm}-{4-digit uuid}。

output.jobs_name

String

output.job_id と同じです。

output.status

String

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

String

このパラメーターは、ファインチューニングジョブのステータスが SUCCEED の場合にのみ表示されます。ファインチューニング済みモデルの ID を返します。

output.model

String

ファインチューニングジョブに使用されたモデルの ID。

output.base_model

String

ファインチューニングジョブに使用されたモデルに対応する基盤モデルの ID。

たとえば、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

Array

互換性のためのフィールド。新しいジョブでは常に空の配列が返されます。代わりに training_datasets を使用してください。

output.validation_file_ids

Array

互換性のためのフィールド。新しいジョブでは常に空の配列が返されます。代わりに validation_datasets を使用してください。

output.training_datasets

Array of Dataset

トレーニングデータセットのリスト。

output.validation_datasets

Array of Dataset

テストデータセットのリスト。

output.hyper_parameters

Object

明示的に宣言されたハイパーパラメーター。

output.training_type

String

ファインチューニング方法。

output.create_time

String

ファインチューニングジョブが作成された時刻。

output.workspace_id

String

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

String

ファインチューニングジョブが属するメインアカウントの UID。

output.modifier

String

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:RAM ユーザーがジョブをキャンセルした場合、ここには RAM ユーザーの UID が表示されます。)

output.creator

String

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

String

ファインチューニングジョブが終了した時刻。このパラメーターは、ジョブステータスが SUCCEED、FAILED、または CANCELED の場合に表示されます。

output.group

String

モデルファインチューニングのタスクタイプ。

output.usage

Integer

ファインチューニングジョブで消費されたトークン数(カウント)。課金の計算式については、課金をご参照ください。このパラメーターは、ジョブステータスが SUCCEED または CANCELED の場合に表示されます。

output.output_cnt

Integer

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、複数のチェックポイント出力をサポートするモデル(cosyvoice-v3-flash など)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は、チェックポイント照会オペレーションを呼び出して取得できます。

output.max_output_cnt

Integer

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 のうちこの上限を超える部分は、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。

ファインチューニングジョブのキャンセル

実行中のファインチューニングジョブをキャンセルします。キャンセルできるのは、実行中の状態のジョブのみです。

エンドポイント

POST https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes/{job_id}/cancel

リクエスト例

curl --location --request POST "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes/<替换为您的调优任务id>/cancel" \
      --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

タイプ

パラメーターの場所

必須

説明

job_id

String

Url Path

はい

キャンセルする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一覧表示オペレーションを呼び出して取得できます。

レスポンス例

{
    "request_id": "670fca9d-48dd-4c5a-83e7-33bcc20420f8",
    "output": {
        "status": "success"
    }
}

レスポンスパラメーター

パラメーター名

タイプ

説明

request_id

String

リクエストの ID。

output

Object

キャンセルオペレーションに対して返される詳細。

ファインチューニングジョブの削除

指定したファインチューニングジョブのレコードを削除します。

エンドポイント

DELETE https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes/{job_id}

リクエスト例

curl --location --request DELETE "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes/<替换为您的调优任务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

タイプ

パラメーターの場所

必須

説明

job_id

String

Url Path

はい

削除する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一覧表示オペレーションを呼び出して取得できます。

レスポンス例

{
    "request_id": "7d7e1469-df77-4163-83ce-54425df744ed",
    "output": {
        "status": "success"
    }
}

レスポンスパラメーター

パラメーター名

タイプ

説明

request_id

String

リクエストの ID。

output

Object

削除オペレーションに対して返される詳細。

ファインチューニングジョブの一覧表示

現在のアカウント配下のファインチューニングジョブの一覧をページング方式で照会します。

エンドポイント

GET https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes

リクエスト例

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

タイプ

パラメーターの場所

必須

説明

page_no

Integer

Query

いいえ

デフォルト値:1。

page_size

Integer

Query

いいえ

デフォルト値:10。最大値:1000。最小値:1。

model

String

Query

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一覧表示されます。

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

パラメーター名タイプ説明

request_id

String

リクエストの ID。

output

Object

クエリに対して返される詳細。

output.page_no

Integer

ページ番号。

output.page_size

Integer

1 ページあたりに表示されるエントリ数。

output.total

Integer

ファインチューニングジョブの総数。

output.jobs

Array

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の詳細オブジェクトを表示

パラメーター名

タイプ

説明

request_id

String

リクエストの ID。

output

Object

ファインチューニングジョブの詳細。

output.job_id

String

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照会できます。

生成ルール:ft-{yyyyMMddHHmm}-{4-digit uuid}。

output.jobs_name

String

output.job_id と同じです。

output.status

String

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

String

このパラメーターは、ファインチューニングジョブのステータスが SUCCEED の場合にのみ表示されます。ファインチューニング済みモデルの ID を返します。

output.model

String

ファインチューニングジョブに使用されたモデルの ID。

output.base_model

String

ファインチューニングジョブに使用されたモデルに対応する基盤モデルの ID。

たとえば、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

Array

互換性のためのフィールド。新しいジョブでは常に空の配列が返されます。代わりに training_datasets を使用してください。

output.validation_file_ids

Array

互換性のためのフィールド。新しいジョブでは常に空の配列が返されます。代わりに validation_datasets を使用してください。

output.training_datasets

Array of Dataset

トレーニングデータセットのリスト。

output.validation_datasets

Array of Dataset

テストデータセットのリスト。

output.hyper_parameters

Object

明示的に宣言されたハイパーパラメーター。

output.training_type

String

ファインチューニング方法。

output.create_time

String

ファインチューニングジョブが作成された時刻。

output.workspace_id

String

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

String

ファインチューニングジョブが属するメインアカウントの UID。

output.modifier

String

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:RAM ユーザーがジョブをキャンセルした場合、ここには RAM ユーザーの UID が表示されます。)

output.creator

String

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

String

ファインチューニングジョブが終了した時刻。このパラメーターは、ジョブステータスが SUCCEED、FAILED、または CANCELED の場合に表示されます。

output.group

String

モデルファインチューニングのタスクタイプ。

output.usage

Integer

ファインチューニングジョブで消費されたトークン数(カウント)。課金の計算式については、課金をご参照ください。このパラメーターは、ジョブステータスが SUCCEED または CANCELED の場合に表示されます。

output.output_cnt

Integer

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、複数のチェックポイント出力をサポートするモデル(cosyvoice-v3-flash など)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は、チェックポイント照会オペレーションを呼び出して取得できます。

output.max_output_cnt

Integer

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 のうちこの上限を超える部分は、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。

ファインチューニングジョブログの照会

指定したファインチューニングジョブのトレーニングログを照会します。

エンドポイント

GET https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes/{job_id}/logs

リクエスト例

curl --location --request GET "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes/<替换为您的调优任务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

タイプ

パラメーターの場所

必須

説明

job_id

String

Url Path

はい

ログを出力する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一覧表示オペレーションを呼び出して取得できます。

offset

Number

Query

いいえ

出力の先頭 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、既存の出力の総行数を超えてはなりません。超えた場合、出力情報は返されません。デフォルト値は 0 です。

line

Number

Query

いいえ

offset+1 行目から(その行を含めて)line 行の出力を読み取ります。このリクエストの出力が line 行より少ない場合、実際の出力が返されます。デフォルト値は 100 で、上限は 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

タイプ

説明

request_id

String

リクエストの ID。

output

Object

クエリに対して返される詳細。

output.total

Integer

ログの総行数。

output.logs

Array

出力されたログ。

エラーレスポンス

レスポンス例

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

レスポンスパラメーター

フィールド

タイプ

説明

例

code

String

エラーコード。

NotFound

request_id

String

リクエストの一意のシステムコード。

6332fb02-3111-43f0-bf79-f9e8c5ffa7f9

message

String

エラーメッセージ。

Not Found!

リクエストが失敗した場合、以下のエラーが返される可能性があります。

HTTP ステータスコード

エラーコード

エラーメッセージの例

意味

解決策

400

InvalidParameter

Missing training files

パラメーターが無効です。たとえば、パラメーターが欠落しているか、形式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-tune job can not be canceled because it is succeeded or failed

リソースが現在の状態にあるため、この操作は実行できません。

リソースが操作可能な状態になってから操作を実行してください。

400

UnsupportedOperation

The fine-tune job can not be deleted because it is succeeded,failed or canceled

リソースが現在の状態にあるため、この操作は実行できません。

リソースが操作可能な状態になってから操作を実行してください。

404

NotFound

Not found!

照会または操作対象のリソースが存在しません。

照会または操作対象のリソース ID が誤っていないか確認してください。

409

Conflict

Model instance xxxxx already exists, please specify a suffix

deployed_model 名が xxxxx のデプロイメントインスタンスがすでに存在します。区別するためにサフィックスを指定する必要があります。

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-tune job in running, please retry later.

  • Only 20 fine-tune job in running or succeeded allowed per user.

リソースの作成がプラットフォームの制限をトリガーしました。

  • 使用し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、チケットを起票して Alibaba Cloud エンジニアに連絡し、トラブルシューティングを依頼してください。