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: |
output.jobs_name | String |
|
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 |
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( |
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。 |
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
|
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 |
line | Number | Query | いいえ |
|
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 |
| 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。 |
|
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。 |