Model Studio API を使用して Wan image-to-video モデルをファインチューニングします。本リファレンスでは、データセットのアップロードからモデルデプロイまで、ファインチューニングワークフローの各 API オペレーションについて説明します。
ワークフローの概要
一般的なファインチューニングのワークフローは、次の手順で行います。
データセットのアップロード:トレーニングデータ (
.zip) をアップロードし、ファイル ID を取得します。ファインチューニングジョブの作成:ベースモデルとアップロードしたデータセットを使用して、トレーニングを開始します。
ジョブステータスの照会:トレーニングが完了するまで (数時間) ポーリングします。
モデルのデプロイ:ファインチューニング済みのモデルを API サービスとして公開します。
デプロイメントステータスの照会:デプロイメントが完了するまで (5~10 分) ポーリングします。
動画の生成:デプロイしたモデルを呼び出します。
オプションの操作:
チェックポイントの管理:特定のトレーニングチェックポイントを一覧表示、プレビュー、およびエクスポートします。
ジョブの管理:ファインチューニングジョブを一覧表示、キャンセル、または削除します。
デプロイメントの削除:デプロイされたサービスを削除します。
始める前に
リージョン:国際デプロイメントモードでは、Singapore リージョンのみがサポートされています。このリージョンのAPI キーを使用してください。
API キー: API キーを作成し、環境変数として設定してください。
関連資料: ファインチューニングの概要を読み、サポートされているモデル、データフォーマット、ファインチューニングの手順、および課金について確認してください。
サンプルデータセット:
モード | トレーニングセット | 検証データセット |
画像から動画 (最初のフレーム) | ||
画像から動画 (最初と最後のフレーム) |
サポートされているベースモデル
モード | モデル ID |
画像から動画 (最初のフレーム) |
|
画像から動画 (最初と最後のフレーム) |
|
データセットのアップロード
API を使用する場合、ZIP パッケージのサイズは 1 GB 以下である必要があります。
.zip 形式のデータセットをアップロードし、ファイル ID を取得してファインチューニングジョブを作成します。
リクエスト
POST https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/files
Content-Type: multipart/form-dataパラメーター | 場所 | 型 | 必須 | 説明 | 例 |
| Body (form-data) | file | はい | ローカルの |
|
| Body (form-data) | 文字列 | はい |
|
|
レスポンス
フィールド | 型 | 説明 | 例 |
| 文字列 | ファインチューニングジョブを作成するためのファイル ID。 |
|
| 文字列 | アップロードの型。 |
|
| integer | ファイルサイズ (バイト単位)。 |
|
| 文字列 | ファイル名。 |
|
| 文字列 |
|
|
| 文字列 | アップロードステータス。 |
|
| integer | 作成時刻 (UNIX タイムスタンプ)。 |
|
例
リクエスト
curl --location --request POST 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/files' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--form 'file=@"./wan-i2v-training-dataset.zip"' \
--form 'purpose="fine-tune"'レスポンス
次のステップのために id の値をコピーしてください。
{
"id": "file-ft-b2416bacc4d742xxxx",
"object": "file",
"bytes": 73310369,
"filename": "wan-i2v-training-dataset.zip",
"purpose": "fine-tune",
"status": "processed",
"created_at": 1766127125
}次のステップ: ファイル ID を使用して ファインチューニングジョブを作成してください。
ファインチューニングジョブの作成
ベースモデルとアップロードされたデータセットを使用して、トレーニングを開始します。
リクエスト
POST https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes
Content-Type: application/jsonパラメーター | 場所 | 型 | 必須 | 説明 | 例 |
| Body | 文字列 | はい | ベースモデルの ID (「サポートされているベースモデル」をご参照ください)。 |
|
| Body | array[string] | はい | トレーニングセットのファイル ID。複数の ID を指定できます。 |
|
| Body | array[string] | いいえ | 検証セットのファイル ID (省略した場合、トレーニングセットが自動的に分割されます)。 | - |
| Body | 文字列 | はい | ファインチューニングメソッド。 |
|
| Body | オブジェクト | いいえ | ハイパーパラメーター設定。「ハイパーパラメーター」をご参照ください。 | 以下をご参照ください |
ハイパーパラメーター
推奨値は、最初の実行に適しています。必要に応じて、n_epochs または learning_rate を調整してください。
クイックスタートの推奨事項
モデル |
|
|
|
|
|
wan2.7-i2v | 1 | 400 | 2e-5 | 147456 | 50 |
wan2.6-i2v | 1 | 400 | 2e-5 | 36864 | 50 |
wan2.5-i2v-preview | 2 | 400 | 2e-5 | 36864 | 50 |
wan2.2-i2v-flash | 4 | 400 | 2e-5 | 262144 | 50 |
wan2.2-kf2v-flash | 4 | 400 | 2e-5 | 262144 | 50 |
完全なパラメーターリファレンス
パラメーター | 型 | 必須 | 説明 | 推奨 |
| 整数 | はい | バッチサイズ: トレーニングステップあたりのサンプル数。
| モデル固有 |
| 整数 | はい | トレーニングエポック。総ステップ数 = | 400 |
| 浮動小数点数 | はい | 重みの更新の大きさ (大きすぎるとモデルの性能が低下し、小さすぎると効果がほとんどありません)。 | 2e-5 |
| 整数 | はい | 評価間のエポック数 ( | 50 |
| 整数 | はい | 最大トレーニング動画解像度: トレーニング動画のピクセル数制限 (幅 × 高さ) です。この値を超える動画のみが縮小され、その他は変更されません。
| モデル固有 |
| 浮動小数点数 | いいえ | トレーニング・検証の分割比率。 | 0.9 |
| 整数 | いいえ | 自動分割時の検証サンプルの最大数。 | 5 |
| 整数 | いいえ | 保持するチェックポイントの最大数。最後の N 個のチェックポイントのみが保持されます。 | 10 |
| 整数 | いいえ | LoRA の低ランク行列の次元。値を大きくすると適合能力は向上しますが、トレーニングは遅くなります。2 のべき乗 (16、32、64) である必要があります。 | 32 |
| 整数 | いいえ | LoRA の重みスケーリング係数。ファインチューニングされたパラメーターがベースモデルの重みに与える影響を調整します。2 のべき乗 (16、32、64) である必要があります。 | 32 |
レスポンス
フィールド | 型 | 説明 | 例 |
| 文字列 | リクエスト ID。 |
|
| 文字列 | ファインチューニングジョブの ID。ジョブステータスのクエリに必要です。 |
|
| 文字列 | ジョブ名。 |
|
| 文字列 | ジョブステータス。「ジョブステータス値」をご参照ください。 |
|
| 文字列 | ファインチューニング済みモデル名。デプロイに必要です。 |
|
| 文字列 | 使用したベースモデル。 |
|
| 文字列 | 使用したベースモデル。 |
|
| 配列 | トレーニングセットのファイル ID。 |
|
| 配列 | 検証セットのファイル ID。アップロードされていない場合は空の配列になります。 |
|
| オブジェクト | このジョブに適用されたハイパーパラメーター。 |
|
| 文字列 |
|
|
| 文字列 | ジョブ作成時刻。 |
|
| 文字列 | ワークスペース ID。「ワークスペース ID の取得」をご参照ください。 |
|
| 文字列 | Alibaba Cloud アカウント ID。 |
|
| 文字列 | 最終更新者のアカウント ID。 |
|
| 文字列 | 作成者のアカウント ID。 |
|
| 文字列 | ジョブグループ。 |
|
| 整数 | 保存するチェックポイントの最大数。 |
|
ジョブステータス値
ステータス | 意味 |
| 保留中。 |
| キューイング中 (一度に 1 つのジョブ)。 |
| 進行中。 |
| キャンセル中。 |
| 完了。 |
| 失敗。 |
| キャンセル済み。 |
例
<training-dataset-file-id> を、「データセットのアップロード」のレスポンスで取得したファイル ID に置き換えてください。
wan2.7-i2v
curl --location 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"model": "wan2.7-i2v",
"training_file_ids": [
"<training-dataset-file-id>"
],
"training_type": "efficient_sft",
"hyper_parameters": {
"n_epochs": 400,
"batch_size": 1,
"learning_rate": 2e-5,
"split": 0.9,
"eval_epochs": 50,
"max_pixels": 147456,
"max_split_val_dataset_sample": 5,
"save_total_limit": 10,
"lora_rank": 32,
"lora_alpha": 32
}
}'wan2.6-i2v
curl --location 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"model": "wan2.6-i2v",
"training_file_ids": [
"<training-dataset-file-id>"
],
"training_type": "efficient_sft",
"hyper_parameters": {
"n_epochs": 400,
"batch_size": 1,
"learning_rate": 2e-5,
"split": 0.9,
"eval_epochs": 50,
"max_pixels": 36864,
"max_split_val_dataset_sample": 5,
"save_total_limit": 10,
"lora_rank": 32,
"lora_alpha": 32
}
}'wan2.5-i2v-preview
curl --location 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"model": "wan2.5-i2v-preview",
"training_file_ids": [
"<training-dataset-file-id>"
],
"training_type": "efficient_sft",
"hyper_parameters": {
"n_epochs": 400,
"batch_size": 2,
"learning_rate": 2e-5,
"split": 0.9,
"eval_epochs": 50,
"max_pixels": 36864,
"max_split_val_dataset_sample": 5,
"save_total_limit": 10,
"lora_rank": 32,
"lora_alpha": 32
}
}'wan2.2-i2v-flash
curl --location 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"model": "wan2.2-i2v-flash",
"training_file_ids": [
"<training-dataset-file-id>"
],
"training_type": "efficient_sft",
"hyper_parameters": {
"n_epochs": 400,
"batch_size": 4,
"learning_rate": 2e-5,
"split": 0.9,
"eval_epochs": 50,
"max_pixels": 262144,
"max_split_val_dataset_sample": 5,
"save_total_limit": 10,
"lora_rank": 32,
"lora_alpha": 32
}
}'wan2.2-kf2v-flash (最初と最後のフレーム)
curl --location 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"model": "wan2.2-kf2v-flash",
"training_file_ids": [
"<training-dataset-file-id>"
],
"training_type": "efficient_sft",
"hyper_parameters": {
"n_epochs": 400,
"batch_size": 4,
"learning_rate": 2e-5,
"split": 0.9,
"eval_epochs": 50,
"max_pixels": 262144,
"max_split_val_dataset_sample": 5,
"save_total_limit": 10,
"lora_rank": 32,
"lora_alpha": 32
}
}'複数のトレーニングセットと検証セット
curl --location 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"model": "wan2.5-i2v-preview",
"training_file_ids": [
"<training-set-file-id-1>",
"<training-set-file-id-2>"
],
"validation_file_ids": [
"<validation-set-file-id-1>",
"<validation-set-file-id-2>"
],
"training_type": "efficient_sft",
"hyper_parameters": {
"n_epochs": 400,
"batch_size": 2,
"learning_rate": 2e-5,
"split": 0.9,
"eval_epochs": 50,
"max_pixels": 36864,
"max_split_val_dataset_sample": 5,
"save_total_limit": 10,
"lora_rank": 32,
"lora_alpha": 32
}
}'レスポンス
output.job_id (ステータスのクエリ用) と output.finetuned_output (モデルのデプロイ用) をコピーします。
{
"request_id": "0eb05b0c-02ba-414a-9d0c-xxxxxxxxx",
"output": {
"job_id": "ft-202511111122-xxxx",
"job_name": "ft-202511111122-xxxx",
"status": "PENDING",
"finetuned_output": "wan2.5-i2v-preview-ft-202511111122-xxxx",
"model": "wan2.5-i2v-preview",
"base_model": "wan2.5-i2v-preview",
"training_file_ids": [
"xxxxxxxxxxxx"
],
"validation_file_ids": [],
"hyper_parameters": {
"n_epochs": 400,
"batch_size": 2,
"learning_rate": 2.0E-5,
"split": 0.9,
"eval_epochs": 50
},
"training_type": "efficient_sft",
"create_time": "2025-11-11 11:22:22",
"workspace_id": "llm-xxxxxxxxx",
"user_identity": "12xxxxxxx",
"modifier": "12xxxxxxx",
"creator": "12xxxxxxx",
"group": "llm",
"max_output_cnt": 10
}
}次のステップ: ジョブステータスをクエリし、トレーニングが完了するのを待ちます。
ジョブステータスのクエリ
ジョブの進捗を確認します。status が SUCCEEDED になるまでポーリングします。
トレーニングには数時間かかります (モデルとデータセットのサイズによって異なります)。
リクエスト
GET https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes/{job_id}パラメーター | 場所 | 型 | 必須 | 説明 | 例 |
| Path | string | はい | 「ジョブの作成」のレスポンスで返されたファインチューニングジョブ ID。 |
|
レスポンス
「ジョブの作成」のレスポンスで返されるすべてのフィールドに加え、以下のフィールドも返されます:
フィールド | 型 | 説明 | 例 |
| string | ジョブの完了時刻。 |
|
| integer | 保存されたチェックポイントの実際の数。 |
|
| integer | トレーニングの合計トークン数 (課金用)。 |
|
例
<fine-tuning-job-id> をジョブ作成レスポンスの job_id で置き換えます。
リクエスト
curl --location 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes/<fine-tuning-job-id>' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--header 'Content-Type: application/json'レスポンス
status が SUCCEEDED の場合、トレーニングは完了です。 usage フィールドには、課金対象の合計消費トークン数が表示されます。
{
"request_id": "9bbb953c-bef2-4b59-9fc5-xxxxxxxxx",
"output": {
"job_id": "ft-202511111122-xxxx",
"job_name": "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": [
"xxxxxxxxxxxx"
],
"validation_file_ids": [],
"hyper_parameters": {
"n_epochs": 400,
"batch_size": 2,
"learning_rate": 2.0E-5,
"split": 0.9,
"eval_epochs": 50
},
"training_type": "efficient_sft",
"create_time": "2025-11-11 11:22:22",
"workspace_id": "llm-xxxxxxxxx",
"user_identity": "xxxxxxxxx",
"modifier": "xxxxxxxxx",
"creator": "xxxxxxxxx",
"end_time": "2025-11-11 16:49:01",
"group": "llm",
"usage": 432000,
"max_output_cnt": 8,
"output_cnt": 8
}
}次のステップ: モデルをデプロイするか、チェックポイントを管理して特定のチェックポイントを選択してください。
モデルのデプロイメント
ジョブステータスが SUCCEEDED になった後、ファインチューニングされたモデルを API サービスとして公開できます。
リクエスト
POST https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/deployments
Content-Type: application/jsonパラメーター | 場所 | 型 | 必須 | 説明 | 例 |
| Body | 文字列 | はい | デプロイするモデル(ジョブのレスポンスの |
|
| Body | 整数 | はい | モデルインスタンス ( |
|
| Body | 文字列 | はい |
|
|
| Body | オブジェクト | はい | プロンプト設定。以下をご参照ください。 | - |
プロンプト設定 (aigc_config)
パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
| ブール値 | はい |
|
| 文字列 | はい | プリセットプロンプトテンプレート ( |
| 文字列 | はい | フォールバックテンプレート ( |
レスポンス
フィールド | 型 | 説明 | 例 |
| 文字列 | リクエスト ID。 |
|
| 文字列 | デプロイ済みモデル ID。デプロイメントステータスのクエリやモデルの呼び出しに必要です。 |
|
| 文字列 | モデル ID。 |
|
| 文字列 | デプロイメントステータス。「デプロイメントステータス値」をご参照ください。 |
|
| 文字列 | 使用したベースモデル。 |
|
| 文字列 | タスク作成時刻。 |
|
| 文字列 | タスク更新時刻。 |
|
| 文字列 | ワークスペース ID。「ワークスペース ID の取得」をご参照ください。 |
|
| 文字列 | 課金方法。 |
|
| 文字列 | 作成者のアカウント ID。 |
|
| 文字列 | 更新者のアカウント ID。 |
|
| 文字列 | デプロイ方法。 |
|
例
<model-name> を create job レスポンスの finetuned_output 値 (またはエクスポートされたチェックポイントの model_name) で置き換えます。
画像から動画へ (最初のフレーム)
curl --location 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/deployments' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"model_name": "<model-name>",
"aigc_config": {
"use_input_prompt": false,
"prompt": "Provide a video description based on the image content. The description must include the phrase \"Then the s86b5p money rain effect begins, countless huge-sized US dollar bills (beige background/dark green patterns) pour down like a torrential rain, densely hitting and surrounding her. The bills continue to fall, she/he stretches her/his arms upward, neck slightly tilted back, expression surprised, completely immersed in this wild money rain.\"\nOutput Template:\nThe video begins with a shot of [subject description]. [Environment description]. Then the s86b5p money rain effect begins, countless huge-sized US dollar bills (beige background/dark green patterns) pour down like a torrential rain, densely hitting and surrounding her. The bills continue to fall, she/he stretches her/his arms upward, neck slightly tilted back, expression surprised, completely immersed in this wild money rain.\nExample:\nThe video begins showing a young woman standing in front of a brick wall covered with ivy. She has long, smooth reddish-brown hair, wearing a white sleeveless dress, a shiny silver necklace, and a smile on her face. The brick wall in the background is covered with green vines, appearing rustic and natural. Then the s86b5p money rain effect begins, countless huge-sized US dollar bills (beige background/dark green patterns) pour down like a torrential rain, densely hitting and surrounding her. The bills continue to fall, she stretches her arms upward, neck slightly tilted back, expression surprised, completely immersed in this wild money rain.",
"lora_prompt_default": "Then the s86b5p money rain effect begins, countless huge-sized US dollar bills (beige background/dark green patterns) pour down like a torrential rain, densely hitting and surrounding her. The bills continue to fall, she/he stretches her/his arms upward, neck slightly tilted back, expression surprised, completely immersed in this wild money rain."
},
"capacity": 1,
"plan": "lora"
}'画像から動画へ (最初と最後のフレーム)
curl --location 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/deployments' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"model_name": "<model-name>",
"aigc_config": {
"use_input_prompt": false,
"prompt": "Provide a video description based on the image content. The description must include the phrase \"Then she/he begins the s86b5p transformation.\"\nOutput Template:\nThe video begins with a shot of [subject description]. [Environment description]. Then she/he begins the s86b5p transformation.\nExample:\nThe video begins with a young woman in an outdoor setting. She has short, curly dark brown hair and a friendly smile. She is wearing a black Polo shirt with colorful floral embroidery. The background features green vegetation and distant mountains. Then she begins the s86b5p transformation.",
"lora_prompt_default": "Then she/he begins the s86b5p transformation."
},
"capacity": 1,
"plan": "lora"
}'レスポンス
output.status が PENDING であることは、デプロイが進行中であることを意味します。
{
"request_id": "96020b2e-9072-4c8a-9981-xxxxxxxxx",
"output": {
"deployed_model": "wan2.5-i2v-preview-ft-202511111122-xxxx",
"gmt_create": "2025-11-11T17:46:53.294",
"gmt_modified": "2025-11-11T17:46:53.294",
"status": "PENDING",
"model_name": "wan2.5-i2v-preview-ft-202511111122-xxxx",
"base_model": "wan2.5-i2v-preview",
"workspace_id": "llm-xxxxxxxxx",
"charge_type": "post_paid",
"creator": "12xxxxxxx",
"modifier": "12xxxxxxx",
"plan": "lora"
}
}次のステップ: デプロイメントステータスをクエリし、 status が RUNNING になるのを待ちます。
デプロイメントステータスのクエリ
デプロイされたモデルが準備完了したか確認します。 status が RUNNING になるまでポーリングします。
デプロイメントには 5~10 分かかります。
リクエスト
GET https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/deployments/{deployed_model}パラメーター | 場所 | 型 | 必須 | 説明 | 例 |
| パス | 文字列 | はい | 「モデルのデプロイ」のレスポンスで返された、デプロイ済みモデルの ID。 |
|
レスポンス
「モデルのデプロイ」のレスポンスと同じフィールドに加え、追加のステータス値が返されます。
デプロイメントステータス値
ステータス | 意味 |
| デプロイ中。 |
| リクエストを受け付ける準備ができています。 |
| 支払い遅延のため停止中。 |
| 支払い遅延からの再開中。 |
| デプロイメント失敗。 |
| サービスをオフラインにしています。 |
| アップグレードまたはダウングレード中。 |
| アップグレードまたはダウングレード失敗。 |
例
<deployed-model> を、デプロイレスポンスからの output.deployed_model で置き換えます。
リクエスト
curl --location 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/deployments/<deployed-model>' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--header 'Content-Type: application/json'レスポンス
status が RUNNING の場合、モデルはデプロイされ、リクエストを受け付ける準備ができています。
{
"request_id": "66d15f35-0772-409f-bc70-xxxxxxxxx",
"output": {
"deployed_model": "wan2.5-i2v-preview-ft-202511111122-xxxx",
"gmt_create": "2025-11-11T17:46:53",
"gmt_modified": "2025-11-11T18:02:24",
"status": "RUNNING",
"model_name": "wan2.5-i2v-preview-ft-202511111122-xxxx",
"base_model": "wan2.5-i2v-preview",
"workspace_id": "llm-xxxxxxxxx",
"charge_type": "post_paid",
"creator": "12xxxxxxx",
"modifier": "12xxxxxxxx",
"plan": "lora"
}
}次のステップ: モデルを呼び出して動画を生成する。
チェックポイントの管理
トレーニング後、チェックポイントを一覧表示し、検証結果をプレビューし、チェックポイントをエクスポートしてデプロイします。
チェックポイントの一覧表示
検証プレビューが成功したチェックポイントを返します (失敗したチェックポイントは除外されます)。
トレーニング完了後にのみ利用可能です。
リクエスト
GET https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes/{job_id}/validation-resultsパラメーター | 場所 | 型 | 必須 | 説明 | 例 |
| パス | 文字列 | はい | ファインチューニングジョブ ID。 |
|
レスポンス
フィールド | 型 | 説明 | 例 |
| 文字列 | リクエスト ID。 |
|
| 配列[object] | チェックポイントのリスト。 | - |
| 文字列 | チェックポイント名。 |
|
例
リクエスト
curl --location 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes/<fine-tuning-job-id>/validation-results' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--header 'Content-Type: application/json'レスポンス
{
"request_id": "da1310f5-5a21-4e29-99d4-xxxxxx",
"output": [
{
"checkpoint": "checkpoint-160"
},
{
"checkpoint": "checkpoint-20"
},
{
"checkpoint": "checkpoint-40"
},
{
"checkpoint": "checkpoint-60"
}
]
}チェックポイント検証詳細の取得
特定のチェックポイントに関する検証詳細 (ビデオの URL など) を取得します。
リクエスト
GET https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes/{job_id}/validation-details/{checkpoint}?page_no=1&page_size=10パラメーター | 場所 | 型 | 必須 | 説明 | 例 |
| パス | 文字列 | はい | ファインチューニングジョブ ID。 |
|
| パス | 文字列 | はい | チェックポイント名。 |
|
| Query | 整数 | いいえ | ページ番号。デフォルト: |
|
| Query | 整数 | いいえ | 1 ページあたりの表示件数。デフォルト: |
|
レスポンス
フィールド | 型 | 説明 | 例 |
| 文字列 | リクエスト ID。 |
|
| 整数 | ページ番号。 |
|
| 整数 | 1 ページあたりの結果数。 |
|
| 整数 | 検証エントリの合計数。 |
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| 文字列 | ビデオ URL (有効期間 24 時間。速やかにダウンロードしてください)。 |
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| 文字列 |
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| 文字列 | 検証画像の URL。 |
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例
リクエスト
curl --location 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes/<fine-tuning-job-id>/validation-details/<checkpoint>?page_no=1&page_size=10' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY"レスポンス
video_path の有効期限は 24 時間です。期限が切れる前にダウンロードしてください。{
"request_id": "375b3ad0-d3fa-451f-b629-xxxxxxx",
"output": {
"page_no": 1,
"page_size": 10,
"total": 1,
"list": [
{
"video_path": "https://finetune-swap-wulanchabu.oss-cn-wulanchabu.aliyuncs.com/xxx.mp4?Expires=xxxx",
"prompt": "The video begins with a young man sitting in a cafe. He is wearing a beige Polo shirt, looking focused and slightly contemplative, with his fingers gently touching his chin. In front of him is a cup of hot coffee. The background is a wall with wooden stripes and a decorative sign. Then the s86b5p money rain effect begins, and countless enormous US dollar bills (beige with dark green patterns) pour down like a torrential rain, densely hitting and surrounding him. The bills continue to fall as he stretches his arms upward, neck slightly tilted back, with a surprised expression, completely immersed in this wild money rain.",
"first_frame_path": "https://finetune-swap-wulanchabu.oss-cn-wulanchabu.aliyuncs.com/xxx.jpeg"
}
]
}
}チェックポイントのエクスポート
チェックポイントをデプロイ可能なモデルとしてエクスポートします。
リクエスト
GET https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes/{job_id}/export/{checkpoint}?model_name={model_name}パラメーター | 場所 | 型 | 必須 | 説明 | 例 |
| パス | 文字列 | はい | ファインチューニングジョブ ID。 |
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| パス | 文字列 | はい | チェックポイント名。 |
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| Query | 文字列 | はい | コンソール表示名 (グローバルに一意である必要があります)。漢字、英字、数字、アンダースコア、またはハイフンを使用します。デプロイメントには、「エクスポート済みモデル詳細の取得」のレスポンスから |
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レスポンス
フィールド | 型 | 説明 | 例 |
| 文字列 | リクエスト ID。 |
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| ブール値 |
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例
リクエスト
curl --location 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes/<fine-tuning-job-id>/export/<checkpoint>?model_name=<console-display-name>' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY"レスポンス
{
"request_id": "0817d1ed-b6b6-4383-9650-xxxxx",
"output": true
}次のステップ: エクスポートされたモデルの詳細を取得し、デプロイ用の model_name を取得します。
エクスポート済みモデル詳細の取得
デプロイ用にエクスポートステータスと model_name を返します。
リクエスト
GET https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes/{job_id}/checkpointsパラメーター | 場所 | 型 | 必須 | 説明 | 例 |
| パス | 文字列 | はい | ファインチューニングジョブ ID。 |
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レスポンス
フィールド | 型 | 説明 | 例 |
| 文字列 | リクエスト ID。 |
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| 配列[object] | チェックポイントの詳細。 | - |
| 文字列 | 作成時刻。 |
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| 文字列 | ファインチューニングジョブ ID。 |
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| 文字列 | チェックポイント名。 |
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| 文字列 | 完全なチェックポイント ID。 |
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| 文字列 | デプロイ用のモデル名( |
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| 文字列 | 表示名。 |
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| 文字列 | エクスポートステータス。詳細は下記のとおりです。 |
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エクスポートステータス値
ステータス | 意味 |
| エクスポート待機中。 |
| エクスポート中。 |
| エクスポートが完了しました。 |
| エクスポートに失敗しました。 |
| エクスポートはサポートされていません。 |
例
リクエスト
curl --location 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes/<fine-tuning-job-id>/checkpoints' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY"レスポンス
対象のチェックポイントの status が SUCCEEDED の場合、デプロイメント用にその model_name を保存してください。
{
"request_id": "b0e33c6e-404b-4524-87ac-xxxxxx",
"output": [
{
"create_time": "2025-11-11T13:42:31",
"full_name": "ft-202511111122-496e-checkpoint-180",
"job_id": "ft-202511111122-496e",
"checkpoint": "checkpoint-180",
"status": "PENDING"
},
{
"create_time": "2025-11-11T13:27:29",
"full_name": "ft-202511111122-496e-checkpoint-160",
"job_id": "ft-202511111122-496e",
"checkpoint": "checkpoint-160",
"model_name": "wan2.5-i2v-preview-ft-202511111122-xxxx-c160",
"model_display_name": "wan2.5-i2v-preview-ft-202511111122-xxxx",
"status": "SUCCEEDED"
}
]
}エクスポート済みチェックポイントのデプロイと呼び出し
チェックポイントをエクスポートし、その model_name を取得した後:
モデルのデプロイ:エクスポートされた
model_nameをmodel_nameパラメーターとして渡します。デプロイメントステータスのクエリ:ステータスが
RUNNINGになるまで待機します。