`POST https://ark.cn-beijing.volcengineapi.com/?Action=CreateModelCustomizationJob&Version=2024-01-01` 创建一个模型调优任务，支持全量 SFT、SFT\-LoRA、继续预训练、DPO\-LoRA、DPO、GRPO、GRPOLoRA、PPO、OPD、OPDLoRA 等训练类型。

说明

训练类型 CustomizationType 一经创建即不可修改；如需更换类型请新建任务。

任务创建后会进入排队（Queue）→ 运行中（Running）→ 完成（Completed）/ 失败（Failed）/ 取消（Cancelled）的阶段流转，可通过 GetModelCustomizationJob 接口查询当前 Status.Phase。

Hyperparameters 数组中每一项的 Name 不能重复；具体可用超参数因训练类型不同而异，请参考训练类型文档。

强化学习类训练（GRPO、GRPOLoRA、PPO 等）需配合 RewardConfigs 或 CustomRLPipelineConfig 使用。

## 鉴权本接口支持鉴权方式如下，详情请参见 [Base URL 及鉴权](https://ark.volcengine.com/region:cn-beijing/docs/82379/1298459?lang=zh)。 * Access Key 鉴权，请在 [Access Key 管理](https://console.volcengine.com/iam/keymanage) 页面，获取 Access Key。本接口仅支持 Access Key 鉴权。 --- ## 请求参数 ### Body 参数 **CustomizationType** `string` `必选` | 训练类型训练类型。取值范围：`FinetuneSft`（全量 SFT）、`FinetuneLoRA`（SFT\-LoRA）、`Pretrain`（继续预训练）、`DPOLoRA`、`DPO`、`GRPO`、`GRPOLoRA`、`PPO`、`OPD`、`OPDLoRA`。一经创建不可修改。 **Data** `object` `必选` | 微调数据集模型微调数据集，包含训练集和可选的验证集配置 **TrainingSet** `object` `必选` | 训练数据集 `Data.TrainingSet` **Datasets** `object[]` | 数据集列表 `Data.TrainingSet.Datasets` 数据集列表，当此字段不为空时表示使用数据集数据训练。不可与 TosBucket，TosPaths 同时存在 **DatasetId** `string` `必选` | 数据集 ID `Data.TrainingSet.Datasets.DatasetId` **DatasetVersionId** `string` `必选` | 版本 ID `Data.TrainingSet.Datasets.DatasetVersionId` 数据集版本 ID **Multiplier** `string` | 采样倍率 `Data.TrainingSet.Datasets.Multiplier` **SampleCount** `number` | 样本数 `Data.TrainingSet.Datasets.SampleCount` 采样的样本数 **PresetData** `string` | 预置数据集名称 `Data.TrainingSet.PresetData` 预置数据集名称，不填不适用预置数据集 **PresetDataPercentage** `integer` `默认值 10` | 预置数据集占比 `Data.TrainingSet.PresetDataPercentage` 预置数据集使用百分比（0\-100），仅在填写了 PresetData 时有效。 **PresetDatasets** `object[]` | 预置数据集列表 `Data.TrainingSet.PresetDatasets` **DatasetVersionId** `string` `必选` | 预置数据集版本 `Data.TrainingSet.PresetDatasets.DatasetVersionId` **InjectMultiplier** `string` | 混入倍率 `Data.TrainingSet.PresetDatasets.InjectMultiplier` 预置数据集混入倍率 **InjectSampleCount** `number` | 混入样本数 `Data.TrainingSet.PresetDatasets.InjectSampleCount` 预置数据集混入的样本数 **TosBucket** `string` | TOS 桶名 `Data.TrainingSet.TosBucket` TOS 桶名，需与 TosPaths 同时存在，当此字段不为空时表示使用直接使用 TOS 数据训练，不可与 Datasets 同时存在 **TosPaths** `string[]` | TOS 存储路径 `Data.TrainingSet.TosPaths` TOS 存储路径，需与 TosBucket 同时存在，当此字段不为空时表示使用直接使用 TOS 数据训练，不可与 Datasets 同时存在 **EncryptionKeyringType** `string` `默认值 ManagedKeyring` | 加密密钥类型 `Data.EncryptionKeyringType` 加密密钥类型。取值范围：`ManagedKeyring`、`CustomKeyring`。 **KMSTrn** `string` | 加密密钥 TRN `Data.KMSTrn` 加密密钥 TRN，可在 KMS 控制台获取。当 *EncryptionKeyringType* 为 `ManagedKeyring`（默认）时自动生成且不可填写；为 `CustomKeyring` 时必填。 **ValidationPercentage** `integer` | 验证集采样比例 `Data.ValidationPercentage` 使用训练集数据作为验证集的比例（0\-100） **ValidationSet** `object` | 验证数据集 `Data.ValidationSet` **Datasets** `object[]` | 数据集列表 `Data.ValidationSet.Datasets` **DatasetId** `string` `必选` | 数据集 ID `Data.ValidationSet.Datasets.DatasetId` **DatasetVersionId** `string` `必选` | 版本 ID `Data.ValidationSet.Datasets.DatasetVersionId` 数据集版本 ID **Multiplier** `string` | 采样倍率 `Data.ValidationSet.Datasets.Multiplier` **SampleCount** `number` | 样本数 `Data.ValidationSet.Datasets.SampleCount` 采样的样本数 **TosBucket** `string` | TOS 桶名 `Data.ValidationSet.TosBucket` TOS 桶名，需与 TosPaths 同时存在，当此字段不为空时表示使用直接使用 TOS 数据，不可与 Datasets 同时存在 **TosPaths** `string[]` | TOS 存储路径 `Data.ValidationSet.TosPaths` TOS 存储路径，需与 TosBucket 同时存在，当此字段不为空时表示使用直接使用 TOS 数据，不可与 Datasets 同时存在 **ModelReference** `object` `必选` | 微调基础模型微调基于的模型，必须在定制模型和基座模型中二选一 **CustomModelId** `string` | 定制模型 ID `ModelReference.CustomModelId` 定制模型的 ID **FoundationModel** `object` | 基础模型 `ModelReference.FoundationModel` **ModelVersion** `string` `必选` | 模型版本 `ModelReference.FoundationModel.ModelVersion` 基础模型版本 **Name** `string` `必选` | 模型名称 `ModelReference.FoundationModel.Name` 基础模型名称 **Name** `string` `必选` | 任务名称模型调优任务名称 **BillingMethod** `string` | 计费方式任务计费方式。取值范围：`Instance`、`InstanceByCheckpoint`、`Token`、`TokenByCheckpoint`。其中带 Checkpoint 后缀表示按检查点计费。 **CustomRLPipelineConfig** `object` | RL 流水线配置自定义强化学习流水线配置，用于配置 RL 训练流水线的插件和混合策略 **PipelinePlugins** `object[]` `必选` | 插件列表 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins` RL 训练流水线插件列表，定义流水线中各阶段使用的插件 **Name** `string` `必选` | 插件名称 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Name` **Description** `string` | 插件描述 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Description` **Embedded** `object` | 内嵌插件 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Embedded` 内嵌插件配置 **FunctionMeta** `object` `必选` | 函数元信息 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Embedded.FunctionMeta` **FunctionIdentifier** `string` `必选` | 函数标识 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Embedded.FunctionMeta.FunctionIdentifier` **Source** `string` `必选` | 源 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Embedded.FunctionMeta.Source` **SourceType** `string` `必选` | 源类型 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Embedded.FunctionMeta.SourceType` **Type** `string` `必选` | 函数类型 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Embedded.FunctionMeta.Type` **FunctionConfig** `object` | 函数配置 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Embedded.FunctionConfig` **CpuMilli** `integer` | CPU 毫核 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Embedded.FunctionConfig.CpuMilli` **EnvVars** `object[]` | 环境变量列表 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Embedded.FunctionConfig.EnvVars` **Key** `string` `必选` | 环境变量名 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Embedded.FunctionConfig.EnvVars.Key` **Value** `string` `必选` | 环境变量值 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Embedded.FunctionConfig.EnvVars.Value` **MaxConcurrency** `integer` | 最大并发数 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Embedded.FunctionConfig.MaxConcurrency` **MaxReplica** `integer` | 最大副本数 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Embedded.FunctionConfig.MaxReplica` **MemoryMB** `integer` | 内存 MB `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Embedded.FunctionConfig.MemoryMB` **MinReplica** `integer` | 最小副本数 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Embedded.FunctionConfig.MinReplica` **RequestConcurrency** `integer` | 单实例并发 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Embedded.FunctionConfig.RequestConcurrency` 单实例请求并发数 **RequestTimeoutSeconds** `integer` | 请求超时秒数 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Embedded.FunctionConfig.RequestTimeoutSeconds` **Runtime** `string` | 运行时 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Embedded.FunctionConfig.Runtime` **Tags** `object[]` | 标签列表 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Embedded.FunctionConfig.Tags` **Key** `string` `必选` | 标签键 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Embedded.FunctionConfig.Tags.Key` **Value** `string` `必选` | 标签值 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Embedded.FunctionConfig.Tags.Value` **Weight** `number` | 权重 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Embedded.FunctionConfig.Weight` **Managed** `object` | 托管插件 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Managed` 托管插件配置 **SID** `string` `必选` | 插件 SID `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Managed.SID` **FunctionConfig** `object` | 函数配置 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Managed.FunctionConfig` **CpuMilli** `integer` | CPU 毫核 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Managed.FunctionConfig.CpuMilli` **EnvVars** `object[]` | 环境变量列表 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Managed.FunctionConfig.EnvVars` **Key** `string` `必选` | 环境变量名 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Managed.FunctionConfig.EnvVars.Key` **Value** `string` `必选` | 环境变量值 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Managed.FunctionConfig.EnvVars.Value` **MaxConcurrency** `integer` | 最大并发数 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Managed.FunctionConfig.MaxConcurrency` **MaxReplica** `integer` | 最大副本数 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Managed.FunctionConfig.MaxReplica` **MemoryMB** `integer` | 内存 MB `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Managed.FunctionConfig.MemoryMB` **MinReplica** `integer` | 最小副本数 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Managed.FunctionConfig.MinReplica` **RequestConcurrency** `integer` | 单实例并发 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Managed.FunctionConfig.RequestConcurrency` 单实例请求并发数 **RequestTimeoutSeconds** `integer` | 请求超时秒数 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Managed.FunctionConfig.RequestTimeoutSeconds` **Runtime** `string` | 运行时 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Managed.FunctionConfig.Runtime` **Tags** `object[]` | 标签列表 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Managed.FunctionConfig.Tags` **Key** `string` `必选` | 标签键 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Managed.FunctionConfig.Tags.Key` **Value** `string` `必选` | 标签值 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Managed.FunctionConfig.Tags.Value` **Weight** `number` | 权重 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Managed.FunctionConfig.Weight` **Tags** `object[]` | 标签列表 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Tags` **Key** `string` `必选` | 标签键 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Tags.Key` **Value** `string` `必选` | 标签值 `CustomRLPipelineConfig.PipelinePlugins.Tags.Value` **GraderMixer** `string` | 评分混合策略 `CustomRLPipelineConfig.GraderMixer` 评分混合策略，控制多个奖励函数的混合方式 **TeacherConfigs** `string` | 教师模型配置 `CustomRLPipelineConfig.TeacherConfigs` 教师模型配置，用于蒸馏类训练场景 **DebugConfig** `object` | 调试配置调试配置，包含 RL 调试相关设置 **RLDebugConfig** `object` | RL 调试配置 `DebugConfig.RLDebugConfig` 强化学习训练的调试配置 **APIKey** `string` `必选` | API Key `DebugConfig.RLDebugConfig.APIKey` 调用推理接入点鉴权使用的 API Key **EndpointID** `string` `必选` | Endpoint ID `DebugConfig.RLDebugConfig.EndpointID` 用于 RL 调试的推理接入点 ID **Description** `string` | 任务描述模型调优任务描述 **EnableTrajectory** `boolean` | 启用轨迹采集是否启用轨迹记录 **Hyperparameters** `object[]` | 训练超参训练超参数配置。数组中每一项的 *Name* 不能重复；可用超参数因训练类型而异。 **Name** `string` `必选` | 参数名 `Hyperparameters.Name` 超参数的参数名 **Value** `string` `必选` | 参数值 `Hyperparameters.Value` 超参数的参数值 **OutputConfig** `object` | 输出配置输出配置，包含输出压缩策略等选项 **OutputCompressionStrategies** `string[]` | 输出压缩策略 `OutputConfig.OutputCompressionStrategies` 输出压缩策略列表，控制模型产物的压缩方式 **Priority** `string` | 调度优先级任务调度优先级。`Allocated` 表示使用预留资源调度，优先级较高；`Spot` 表示使用抢占式资源调度，成本更低但可能被高优任务抢占。 **ProjectName** `string` `默认值 default` | 所属项目资源所属的项目名称。若资源不在默认项目中，需填写正确的项目名称。 **RewardConfigs** `object[]` | 奖励规则配置奖励规则配置，用于强化学习训练类型（如 GRPO、PPO） **CustomRewardFunction** `object` | 自定义奖励 `RewardConfigs.CustomRewardFunction` 自定义奖励函数配置 **FaaSFunctionID** `string` `必选` | veFaaS 函数 ID `RewardConfigs.CustomRewardFunction.FaaSFunctionID` veFaaS 函数 id **PresetRewardFunction** `object` | 预置奖励函数配置 `RewardConfigs.PresetRewardFunction` **Hyperparameters** `object[]` `必选` | 参数列表 `RewardConfigs.PresetRewardFunction.Hyperparameters` **Name** `string` `必选` | 参数名 `RewardConfigs.PresetRewardFunction.Hyperparameters.Name` 超参数的参数名 **Value** `string` `必选` | 参数值 `RewardConfigs.PresetRewardFunction.Hyperparameters.Value` 超参数的参数值 **Name** `string` `必选` | 预置奖励函数名 `RewardConfigs.PresetRewardFunction.Name` **Weight** `number` | 权重 `RewardConfigs.Weight` **SaveModelLimit** `integer` `默认值 1` | 保存模型上限保存模型的最大数量限制，取值范围为 1~10。 **取值范围**：`[1, 10]` **Tags** `object[]` | 标签列表标签信息配置，用于对任务进行分类管理 **Key** `string` `必选` | 标签键 `Tags.Key` **Value** `string` `必选` | 标签值 `Tags.Value` **TestOptions** `object` | 测试选项（内部）测试选项，仅用于内部测试 **DisableAutoCompression** `number` | 禁用自动压缩 `TestOptions.DisableAutoCompression` 内部测试用，是否禁用自动压缩 **FoundationModelVersionConfigurationId** `string` | 配置 ID `TestOptions.FoundationModelVersionConfigurationId` 内部测试用的基础模型版本配置 ID **SpecifiedClusterID** `string` | 指定集群 ID `TestOptions.SpecifiedClusterID` 内部测试用的指定训练集群 ID **TrainingConfigOverridePolicyIndices** `integer[]` | 训练配置覆盖索引 `TestOptions.TrainingConfigOverridePolicyIndices` 内部测试用的训练配置覆盖策略索引列表 ## 响应参数 **Id** `string` | 任务 ID 创建好的模型调优任务的 ID

火山方舟