ファインチューニングタスクの詳細のクエリ - 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照会します。

ファインチューニングジョブの一覧表示

Windows CMD の場合は、${DASHSCOPE_API_KEY} を %DASHSCOPE_API_KEY% に置き換えてください。PowerShell の場合は、$env:DASHSCOPE_API_KEY に置き換えてください。

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	任意	デフォルト値： 1。
page_size	Integer	Query	任意	デフォルト値： 10。最大値： 1000。最小値： 1。
model	String	Query	任意	モデル ID。このパラメーターを指定した場合、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。

レスポンスの例

{
          "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 ページあたりのエントリ数。

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。

output.jobs の詳細

パラメーター名	タイプ	説明
request_id	String	The ID of the request.
output	Object	The details of the fine-tuning job.
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、後でジョブステータスをクエリできます。生成ルール： `ft-{yyyyMMddHHmm}-{4-digit-uuid}`。
job_name	String	`job_id` と同じ。
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。
finetuned_output	String	このパラメーターは、ジョブステータスが `SUCCEEDED` の場合にのみ表示されます。ファインチューニング済みモデルの ID を返します。
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。
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。
training_file_ids	Array	互換性のためのフィールド。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。
validation_file_ids	Array	互換性のためのフィールド。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。
training_datasets	Array of Dataset	トレーニングデータセットのリスト。
validation_datasets	Array of Dataset	検証データセットのリスト。
hyper_parameters	Object	明示的に宣言されたハイパーパラメーターのテーブル。
training_type	String	ファインチューニング方法。
create_time	String	ファインチューニングジョブが作成された時刻。
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。
user_identity	String	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。
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。たとえば、RAM ユーザーがジョブをキャンセルした場合、RAM ユーザーの UID がここに表示されます。
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。
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 `SUCCEEDED`、`FAILED`、または `CANCELED` の場合に表示されます。
group	String	モデルファインチューニングジョブのタイプ。
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。課金の計算式については、課金項目をご参照ください。このパラメーターは、ジョブステータスが `SUCCEEDED` または `CANCELED` の場合に表示されます。
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、`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 を呼び出してください。
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。

ファインチューニングジョブ詳細の照会

Windows CMD では、${DASHSCOPE_API_KEY} を %DASHSCOPE_API_KEY% に、PowerShell では $env:DASHSCOPE_API_KEY に置き換えます。

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

パラメーター名	タイプ	パラメーターの場所	必須	説明
job_id	String	URL パス	はい	照会対象のファインチューニングジョブの ID です。これは、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

注 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) を確認してください。

{
    "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	タイプ	説明
request_id	String	リクエストの ID。
output	Object	モデルファインチューニングジョブの詳細。
output.job_id	String	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照会できます。生成ルール：`ft-{yyyyMMddHHmm}-{4桁のUUID}`。
output.job_name	String	`output.job_id` と同じです。
output.status	String	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	String	このパラメーターは、ジョブステータスが成功の場合にのみ返されます。値は、ファインチューニング済みモデルの ID です。
output.model	String	モデルファインチューニングジョブに使用されるモデルの ID。
output.base_model	String	モデルファインチューニングジョブに使用されるモデルに対応する基盤モデルの ID。例えば、モデルの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	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	Array	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	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	検証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。
output.training_type	String	モデルのファインチューニング方法。
output.create_time	String	モデル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	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	String	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	String	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。たとえば、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	String	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	String	モデル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成功、失敗、またはキャンセル済みの場合に返されます。
output.group	String	モデルファインチューニングジョブのタイプ。
output.usage	Integer	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。課金計算式については、「課金項目」をご参照ください。このパラメーターは、ジョブステータスが成功またはキャンセル済みの場合に返されます。
output.output_cnt	Integer	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の場合にのみ返されます。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	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です。 `output_cnt` の値がこの上限を超えた場合、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の場合にのみ返されます。

ファインチューニングジョブのログ取得

Windows CMD の場合は、${DASHSCOPE_API_KEY} を %DASHSCOPE_API_KEY% に置き換えてください。 PowerShell の場合は、$env:DASHSCOPE_API_KEY に置き換えてください。

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

パラメーター名	タイプ	パラメーターの場所	必須	説明
job_id	文字列	パス	Yes	ログを取得するファインチューニングジョブの ID です。この ID は、ファインチューニングジョブの作成 API またはファインチューニングジョブの一覧表示 API を呼び出すことで取得できます。
offset	整数	クエリ	No	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、出力の総行数を超えてはなりません。超えた場合、出力は返されません。デフォルト値は 0 です。
line	整数	クエリ	No	`offset+1` 行目から、`line` で指定された行数を読み取ります。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	タイプ	説明
request_id	文字列	リクエスト 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。

ファインチューニングジョブのキャンセル

Windows CMD の場合は、${DASHSCOPE_API_KEY} を %DASHSCOPE_API_KEY% に置き換えてください。 PowerShell の場合は、$env:DASHSCOPE_API_KEY に置き換えてください。

curl --location --request POST "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes/<your-fine-tuning-job-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	型	パラメーターの場所	必須	説明
job_id	文字列	URL パス	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、ファインチューニングジョブの作成またはファインチュ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。

サンプルレスポンス

{
          "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	型	説明
request_id	文字列	リクエストの ID。
output	オブジェクト	キャンセルオペレーションで返される詳細。

ファインチューニングジョブの削除

Windows CMD の場合は、 ${DASHSCOPE_API_KEY} を %DASHSCOPE_API_KEY% に置き換えてください。 PowerShell の場合は、 $env:DASHSCOPE_API_KEY に置き換えてください。

curl --location --request DELETE "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	タイプ	場所	必須	説明
job_id	文字列	URL パス	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、ファインチューニングジョブの作成またはファインチュ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。

サンプルレスポンス

{
          "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	文字列	リクエスト ID です。
output	オブジェクト	削除オペレーションで返される詳細です。

リクエストエラーコード

リクエストが異常な場合、以下のエラーコードが返されます。

フィールド	タイプ	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。	job {job_id} not found.

異常なリクエストの例

{
        "code": "NotFound",
        "request_id": "BE213CDD-8A5C-59EE-9A67-055EAB0CB59B",
        "message": "job ft-nonexistent-test-0000 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 deleted because it is succeeded, failed, or canceled	リソースが特定の状態にあるため、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るまで待ってから、操作を実行してください。
400	UnsupportedOperation	The fine-tune job can not be canceled because it is succeeded or failed	リソースが特定の状態にあるため、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るまで待ってから、操作を実行してください。
404	NotFound	job {job_id} not found.	指定されたリソースが存在しません。	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済みモデル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してください。	デプロイメントに一意な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達しました。	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。	リクエスト ID を記録し、Alibaba Cloud にチケットを起票してトラブルシューティングを依頼してください。