Os comandos e o código permanecem em inglês em todos os idiomas. Substitua os marcadores em maiúsculas pelos valores da sua conta e da sua tarefa paga; não cole chaves reais em cadernos partilhados nem em registos.
O percurso de treino
- Objetivo Definir a tarefa e os critérios de aceitação
- Modelo professor Preparar material de referência autorizado
- Modelo aluno Treinar no ambiente de execução selecionado
- Avaliação Comparar com a referência inicial
- Entrega Exportar o modelo ou adaptador independente
Objetivo: Definir a tarefa e os critérios de aceitação. Modelo professor: Preparar material de referência autorizado. Modelo aluno: Treinar no ambiente de execução selecionado. Avaliação: Comparar com a referência inicial. Entrega: Exportar o modelo ou adaptador independente
Onde decorre o trabalho
- A sua aplicação Chave de API, objetivo e tarefa aprovada
- API FusionPointAI Sessão, acesso à referência e dados preparados
- Ambiente de treino SDK, modelo aluno e GPU
- Resultado local Pacote do modelo e relatório de avaliação
A sua aplicação: Chave de API, objetivo e tarefa aprovada. API FusionPointAI: Sessão, acesso à referência e dados preparados. Ambiente de treino: SDK, modelo aluno e GPU. Resultado local: Pacote do modelo e relatório de avaliação
De um objetivo a um modelo separado
Escolha um plano do fornecedor e um modelo de referência, defina a tarefa e configure o modelo aluno e o ambiente de execução. O TrainingProject pode pedir ao modelo professor material de treino autorizado, enquanto o ambiente selecionado carrega o modelo aluno e atualiza os respetivos pesos. O resultado é um modelo ou adaptador separado, não uma cópia dos pesos do modelo professor.
- Comece com um objetivo mensurável, como classificar documentos em alemão.
- Distinga o acesso ao modelo de referência, o modelo aluno, o ambiente de execução e os critérios de avaliação.
- O TrainingClient continua disponível para os fluxos existentes de tarefas pagas e sessões.
Três partes, três responsabilidades
A sua chave de API autoriza o acesso ao serviço; não é uma GPU. A API coordena sessões, dados preparados e relatórios. O seu ambiente de execução fornece memória, armazenamento e capacidade de processamento. O SDK otimiza o modelo localmente e prepara o pacote do resultado. O alojamento pode ser fornecido pela FusionPointAI, pelo seu centro de dados ou por um ambiente de execução compatível, como o Colab.
- Não guarde credenciais nos ficheiros do modelo nem nos pacotes exportados.
- Reveja que objetivo e material de treino são enviados ao modelo professor.
- Um relatório de conclusão não é uma certificação independente da qualidade do modelo.
Escolha o seu percurso de leitura
Os novos utilizadores podem seguir, por esta ordem, Início rápido, Conceitos, Modelos, Conjuntos de dados, Treino e Avaliação. Os integradores podem consultar diretamente as referências da API e de Python. Os operadores devem também ler Recuperação e Implementação do ambiente de execução.
- Reveja o plano antes de utilizar recursos de computação ou enviar pedidos ao modelo de referência.
- Mantenha intacta uma referência inicial para comparação.
- Exporte apenas depois de rever os resultados do treino e da avaliação.
Referência da API
| Operação da API | Finalidade e comportamento |
|---|---|
POST /api/v1/training/quotes
Authorization: Bearer ai:training |
Validar uma referência, um plano e uma configuração elegíveis; devolver o UUID da cotação, a moeda, fixed_total e expires_at. Use o plano aprovado e as definições elegíveis do modelo aluno, não preços arbitrários definidos pelo cliente.
|
GET /api/v1/training/jobs
Authorization: Bearer ai:training |
Listar as tarefas do cliente autenticado. Inspecione a coleção devolvida e os IDs dos recursos, em vez de adivinhar identificadores numéricos. |
POST /api/v1/training/jobs
Authorization: Bearer ai:training |
Criar a tarefa da conta a partir de um UUID de cotação válido. A resposta inclui o ID da tarefa, o estado, o ID da fatura e as datas; criar uma tarefa não comprova o pagamento. |
GET /api/v1/training/jobs/{job}
Authorization: Bearer ai:training |
Consultar uma tarefa pertencente à conta pelo respetivo UUID, incluindo o progresso e o estado de entrega. |
GET /api/v1/training/jobs/{job}/artifacts/{file}
Authorization: Bearer ai:training |
Transferir um ficheiro publicado pertencente a esta tarefa. O ZIP local do SDK não é carregado automaticamente nem fica disponível através desta rota. |
POST /api/v1/training/sessions
Authorization: Bearer ai:training |
Corpo: UUID da tarefa, ambiente de execução e reference_model_id positivo opcional. Devolver a sessão nova ou reutilizada; só é possível alterar a referência antes do início da preparação.
|
GET /api/v1/training/sessions/{session}
Authorization: Bearer ai:training |
Consultar uma sessão da conta e a respetiva configuração, os conjuntos de dados, o relatório e o estado. Consultar o estado não inicia o treino. |
POST /api/v1/training/sessions/{session}/prepare
Authorization: Bearer ai:training |
Envie um objeto JSON vazio para pedir um lote de preparação limitado. Repita enquanto houver progresso até a sessão estar pronta, respeitando o orçamento de pedidos. |
GET /api/v1/training/sessions/{session}/datasets/{split}
Authorization: Bearer ai:training |
Transferir train ou validation como application/x-ndjson. Verifique os bytes, o SHA-256 e as linhas com base no manifesto dessa sessão.
|
POST /api/v1/training/sessions/{session}/events
Authorization: Bearer ai:training |
Comunicar o estado real, step, total_steps e, opcionalmente, as métricas loss/eval_loss. Use apenas valores de estado e códigos de erro suportados.
|
POST /api/v1/training/sessions/{session}/complete
Authorization: Bearer ai:training |
Enviar artifact_name e o relatório completo do treino real. O serviço verifica o método, a revisão-base, as alterações nos pesos, o resumo criptográfico do artefacto e os critérios de avaliação.
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POST /api/v1/training/sessions/{session}/cancel
Authorization: Bearer ai:training |
Envie um objeto JSON vazio para cancelar um estado de serviço elegível. Quando necessário, interrompa separadamente o processo GPU; isto não é uma pausa nem uma retoma. |
POST /api/v1/training/projects/authorize
Authorization: Bearer ai:training |
Envie POST /api/v1/training/projects/authorize com provider e um reference_model_id positivo. O serviço volta a validar o acesso pago da conta autenticada ao treino com esse modelo de referência e devolve a tarefa, a autorização, o fornecedor, o modelo e a respetiva validade, pertencentes à conta. Não cria nem altera orçamentos ou pagamentos.
|
POST /api/v1/training/projects/teacher
Authorization: Bearer ai:training |
Envie POST /api/v1/training/projects/teacher com provider, reference_model_id, action (curriculum ou lessons), objective, topic opcional, count (1–4) e até oito approved_examples (máximo de 2 000 caracteres cada). Devolve temas ou linhas de texto/tema das lições. Envie apenas material de treino aprovado, nunca dados de validação ou do teste final.
|
FAQ
Um único objectivo pode iniciar o fluxo automático?
Pode iniciar a configuração. O treino efectivo só começa depois de estarem satisfeitos os requisitos de permissões, dados aprovados, modelo-aluno compatível, orçamento exacto, pagamento e execução.
Recebo os pesos originais do modelo de referência?
Não está implícita qualquer transferência automática. O modelo de cliente é treinado separadamente; os materiais a entregar e a respectiva licença são definidos no orçamento aprovado.
O desempenho é idêntico ao do modelo de referência?
Não, de forma incondicional. Os objectivos de capacidade acordados são avaliados com referências documentadas e os resultados medidos são comunicados.
Tenho de adquirir alojamento?
Não, se o material aprovado a entregar for um artefacto descarregável. As implementações alojadas suportadas têm um preço separado do projecto de treino, que é pago uma única vez.
O que acontece ao acesso à API incluído depois do período?
Expira no fim do período de treino registado. Depois, pode escolher uma subscrição separada da API Ilimitada que esteja disponível.
Um plano de treino do fornecedor inclui vários modelos de referência?
Sim. Um único plano inclui todos os modelos de referência disponíveis do fornecedor subscrito. Pode escolher um modelo para cada sessão ou mudar para outro modelo disponível antes da preparação, sem subscrever outro plano. O acesso só vigora durante o período pago e termina na data de expiração, podendo ser revogado antes.