进行模型精调前，需要准备符合模型类别和精调方法要求的训练集与验证集。数据集采用 JSONL 格式，每行包含一个完整的 JSON 对象。

注意

精调 JSONL 文件绝对路径不可包含以下特殊字符：*、?、[、]。

本文适用于以文本作为输出的语言及多模态理解模型。训练样本可以只包含文本，也可以混合使用 `image_url`、`audio_url`、`video_url` 等输入；同一条样本可按模型能力组合多种模态。音频输入支持 SFT、DPO、CPT，不支持 GRPO、PPO 等 RL 训练。 ## 支持模型 |模型 |版本 |输入模态 |支持特性 |SFT |DPO |GRPO |精调后推理 | |---|---|---|---|---|---|---|---| |`doubao-seed-2-0-mini` |260428（推荐） |文本、图片；SFT、DPO、CPT 支持音频；RL 不支持音频；视频以控制台可选能力为准 |thinking：enabled、disabled、reasoning_effort；支持 Function Calling |全量、LoRA |全量、LoRA |全量、LoRA |模型单元、批量推理窗口与基础模型一致；LoRA 按 token 推理为基础模型 2 倍价格，窗口 256k，最大回答和思维链 32k | |`doubao-seed-2-0-lite` |260428（推荐） |文本、图片；SFT、DPO、CPT 支持音频；RL 不支持音频；视频以控制台可选能力为准 |thinking：enabled、disabled、reasoning_effort；支持 Function Calling |全量、LoRA |全量、LoRA |全量、LoRA |LoRA 按 token 推理为基础模型 2 倍价格，窗口 256k，最大回答和思维链 32k；其他方式以控制台为准 | thinking 模式详情请参见 [深度思考能力支持情况](https://docs.volcengine.com/docs/82379/2615194#c680ed77)，Function Calling 详情请参见[Function Calling（函数调用）](https://docs.volcengine.com/docs/82379/1262342)。

说明

音频输入支持范围与模型版本及训练方式有关：

SFT、DPO 和 CPT 支持通过 audio_url 传入音频。

GRPO、PPO 等 RL 训练不支持音频输入。

## SFT 精调语言及多模态理解模型支持多模态混排的对话数据格式，核心基于 JSONL 文件规范，在文本对话基础上扩展了图片、音频、视频 / 视频抽帧等多模态数据支持。以下是完整的格式示例、说明及字段定义。 ### 格式示例样本格式：为 JSONL 文件（ **JSON Lines** ，轻量级文本格式，核心规则： **每一行对应一个独立的、合法的 JSON 对象** ），需确保 **单个对话样本独占一行** 。 ```JSON {"messages":[{"role":"system","content":"请描述图片中的物体及场景"},{"role":"user","content":[{"type":"image_url","image_url":{"url":"tos://bucketname/image/desk.png"}},{"type":"text","text":"这张图片里有什么？"}]},{"role":"assistant","reasoning_content":"用户让我描述图片中的物体和场景，首先看图片内容：画面中有一张木质书桌，上面放着笔记本电脑、咖啡杯和绿植，背景是白色墙壁和窗户，光线明亮。需要准确列出物体，描述场景氛围，保持简洁明了。","content":"图片中展示了一个整洁的办公场景：一张木质书桌上放置着笔记本电脑、白色咖啡杯和一盆绿色多肉植物，背景是带有窗户的白色墙壁，自然光线充足，整体氛围清新舒适。","loss_weight":1.0}],"extra":{"sample_id":"sample-001","metadata":{"source":"user"}},"thinking":{"type": "enabled"}} {"messages":[{"role":"user","content":[{"type":"text","text":"计算图片中物体的数量"},{"type":"image_url","image_url":{"url":"data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAMCAgICAgMCAgIDAwMDBAYEBAQEBAgGBgUGCQgKCgkICQkKDA8MCgsOCwkJDRENDg8QEBEQCgwSExIQEw8QEBD/2wBDAQMDAwQDBAgEBAgQCwkLEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBD/wAARCABAAEADAREAAhEBAxEB/8QAHQAAAgEFAQEAAAAAAAAAAAAAAAgGAQMEBwkFAv/EADgQAAEDAwIDBAcFCQAAAAAAAAECAwQABQYHERIhMQgTQVEJFDJhcYGRFRYiQlMzNlJydIKSobP/xAAcAQABBAMBAAAAAAAAAAAAAAAABAUGBwEDCAL/xAA0EQABAwMCAwUFCAMAAAAAAAABAAIDBAURBiESMUEHUWFxoRMyUpGxFBUiIzSBwdFCcvD/2gAMAwEAAhEDEQA/AOqdCEUIVCQBuTsBQhYZvdlDvcG7wu86cHrCOL6b1u+zTY4uA48ivXA7uWYCCAQQQehFaV5VaEIoQihCKELz79fbZjNnl368SUsQ4TRddWfADwHmT0A8zSilpZa2ZtPCMuccBemMMjg1vNJXqjr3l+oM56PDmv2uyhRSzEYWUlafNxQ5qJ8ugq9bBo+itEYfM0Pl6k8h5BSKnoo4Rk7lax4lcXHxHi89+dS7gbjhxsleAp/gnaDzHStC5TsiRd7NHQXH7e84VHgHM90o+yrboOh8ajF40ZRX3aMCOU8nDlnxHcm64wRiF0oG4GU6On+f4tqdicDM8Nubc62XBvjQtJ/EhX5kLT1StJ5EGqMutqq7LVvoq1nC9p3H8jvB6FRyGZlQwSRnIKkVNy2ooQihCXPthZRIi2my4lHcUlE5xcuQAfaS3sEA/wBxJ+QqzOze3tlqJaxw9wYHmefona1xguLz0SsVcKel9NtuOrDbTalrV0Skbk/IV5e9sY4nHAWCQOa9ZzT/ADSfAdLWH3l1l1tSeJMFwggj4Ug+/LdFIA6doIPxBaJpI3RuaSNwtPdnjtB5t2Zs1cTJhzHsdmP93drS8lSOIA7d62Fey4kfUcj7pfrHSNt13Qh8D2+3aPwuBB/Y46H0VNUF0FHMWscC3O4yur2DZxjGo+Lwcxw+6tXC13BsONOoPMHxQodUqB5EHmDXIdztlVZ6p9FWMLZGnBB+o7wehU4hmZOwSRnIK96kC2ooQlR7ZH70Y9/QO/8ASrg7M/00/wDsPonu1e47zS/WCJKyrN7Lp7YkB+8Xp7hQj8rDI5uPueSUpBPvPIVY1wqG223y3GbZjB8yeTR4krNfdI6NzYhu93IfyV0BwbSzC9P4LUax2dj1hKAHZjiAp51W3MlR5jfyHKucbpfa67yF9Q846DoP2TVLUSTHLipaehpnCTu5JIsrtFqulyuMS5W+NMYMl0cD7SVgjjPmKlNHX1VEQ+nkLT4EhcdXKolprjMYXEYe7kfEq5o68NFcjcm4e47HslxWDcrMVlUZw/qtA/s3B5jkRyI6EOd4vk2oIAy5Djkb7r/8vI9489wplpntErbVKI6v8yM8+8eKdaO+3JYbktHdDqAtJ9xG4qCEYOF0jFI2VgkbyIz81crC9pPO3ff4uMTbPeJfMM253gR4rWXNkpHxNXV2TUj61s0LOrh8sJbHXMt9JJO/p6lQb0a9idybMM51SvI76XHaYtrDh6I70lawny5IQPhT7221QoaajtEOzTl58cbDPqolaZZK2eSrmOSU/lc8KQK3JdSxHdfWQEtoUok+AA3rI3K1zPEcbnnoCkomO+sTH3/1HVr+pJp+bsFxdWSe2qJJO8k+qy8fs8m/3uFZ4iCpyW8lsbDoN+Z+AG5ry9wY0kpVZ7fJdK+KkiG7iB/ZTmR2URo7UdsbJaQlCfgBtTGTk5XY8UYijbGOgAVysLYuePpQrhJGXYTawohg22Q+R/ErvQB9Bv8AWuk+weFhpauU8+Jo9FGtQzvDWQDlzUk9F3kME2bOcVK0iamVFuCU781NFCkE/Igf5Cmrt3pJBV0lXj8Ja5v7g5+izp144Hs6809VUCpIolqpfkY/g1zlcYS6+0YzI35la+X+huflW6nZxyAKK60ubbVZJ5SdyOEeZ2SnMsuyHUR47SnHHCEoQkblRPQAU8kgblcoRRSVDxHGMuPIBMdo7pcvFGPvBfGx9qyEbIb6+roPh/MfHy6U2VNR7Q8LeS6M0Bov7ij+3Vg/OcNh8I/s9VtCkas1FCEqnb60BverGD2/McPgrmXvFe9UuI2N3JMRexWEDxUkpCgPEcXjVtdkuroNO3F9JWu4YpsDPQOHInwPJMt6onVMQezm36LnfpVqnmeimbx8zxCR6vcInEy+w8k92+2T+Nl1PI7Hb4ggEcxXTOoNP0Gq7eaOr3YdwRzB6EH/ALKilNUyUcnGzmnMielHgfZqBO0hkquHAAsM3RIZK/dujiA38OdUZL2ETiU8FY3g7y05x88KQDUTQ3Lmb+a2Jit21v7RVpiXfJsai2CA8538WKkLShhsjYKcWrm4sjnsAAN+nWqwv9Fa7JVmkoJTJw7FxxueuAOgVbaggvOvKltNSs4adh947Anv8ceC3ngWk+P4SlMsj165bfikuJ9jzCE/l+PWotNUOl26Kc6Y0Pb9OASAccvxHp5DopxSdTVFCEUIRQhao1C7LOg+p9wXd8s0+gruDp3clxFLiuuHzWWiniPvO5qW2fXN/sUfsqKpcGDocOA8gc4SKe3U1QeJ7d1h4T2Q+zzgM9F1senEJ2Y0Qpt6e4uWUEHcFIdKgD79t63XTtB1HeIzFU1TuE8w3Dc+fDheYrXSwnLWfPdbiSlKEhCEhKQNgANgKhhOdylzWhow0bKtCyihCKEL/9k="}},{"type":"image_url","image_url":{"url":"file:./image/books.png"}}]},{"role":"assistant","content":"图片中包含3个主要物体：1台笔记本电脑、1个咖啡杯、1盆绿植，共3个物体。"}]} {"messages":[{"role": "user","content": [{"type": "image_url","image_url": {"url": "file:./image/doubao_logo.jpeg"}},{"type": "text","text": "What’s in this image?"}]},{"role": "assistant","content": "It is the logo of Doubao LLM model."}]} {"messages":[{"role":"user","content":[{"type":"text","text":"请将这段客服通话转写为文字，并总结客户诉求。"},{"type":"audio_url","audio_url":{"url":"tos://bucketname/audio/customer_call.wav"}}]},{"role":"assistant","content":"转写：客户咨询订单配送延迟的问题，并提供了订单号。总结：客户希望确认延迟原因和预计送达时间。","loss_weight":1.0}]} {"messages":[{"role":"user","content":[{"type":"text","text":"请根据视频画面和声音判断这段素材是否适合用于产品介绍。"},{"type":"video_url","fps":1,"video_url":{"url":"tos://bucketname/video/product_intro.mp4"}}]},{"role":"assistant","content":"这段视频画面清晰，讲解声音完整，适合用于产品介绍。","loss_weight":1.0}]} ``` #### 纯文本任务示例仅训练纯文本任务时，也使用语言及多模态理解模型格式。将用户输入作为 `text` 类型内容传入，模型回复仍写入 `assistant.content`。 ```JSON {"messages":[{"role":"system","content":[{"type":"text","text":"请根据古诗内容，仅回复作者的名字。"}]},{"role":"user","content":[{"type":"text","text":"姑苏城外寒山寺，夜半钟声到客船"}]},{"role":"assistant","reasoning_content":"用户让我根据古诗内容回复作者名字，诗句是“姑苏城外寒山寺，夜半钟声到客船”。这句诗出自张继的《枫桥夜泊》。用户要求仅回复作者名字，所以直接回复。","content":"张继","loss_weight":1}]} {"messages":[{"role":"user","content":[{"type":"text","text":"什么时候需要 SFT？"}]},{"role":"assistant","content":"当 prompt engineering 无法稳定解决问题，或模型输出需要满足固定格式但仍有部分 case 不符合要求时，可以考虑使用 SFT。SFT 也可用于减少 prompt 中的复杂约束，降低线上推理耗时。","loss_weight":1}]} ``` ### 格式说明将 JSONL 文件中的一条数据展开，清晰展示字段层级关系： ```JSON { "messages": [ { "role": "system", "content": "请描述图片中的物体及场景" // 本示例中system角色使用文本内容 }, { "role": "user", "content": [ // user角色支持数组格式，混排文本、图片、音频、视频 { "type": "image_url", // 内容类型：图片 "image_url": { "url": "tos://bucketname/image/desk.png" // 图片地址（TOS/base64/相对路径） } }, { "type": "text", // 内容类型：文本 "text": "这张图片里有什么？" }, { "type": "audio_url", // 内容类型：音频 "audio_url": { "url": "tos://bucketname/audio/customer_call.wav" // 音频地址（TOS） } }, { "type": "video_url", // 内容类型：视频，支持视频内嵌音频 "fps": 1, // 视频抽帧帧率，表示每秒抽取的帧数 "video_url": { "url": "tos://bucketname/video/product_intro.mp4" // 视频地址（TOS 或 Base64） } } ] }, { "role": "assistant", "reasoning_content": "用户让我描述图片中的物体和场景，首先看图片内容：画面中有一张木质书桌，上面放着笔记本电脑、咖啡杯和绿植，背景是白色墙壁和窗户，光线明亮。需要准确列出物体，描述场景氛围，保持简洁明了。", "content": "图片中展示了一个整洁的办公场景：一张木质书桌上放置着笔记本电脑、白色咖啡杯和一盆绿色多肉植物，背景是带有窗户的白色墙壁，自然光线充足，整体氛围清新舒适。", "loss_weight": 1.0 // 训练权重，默认1.0 } ], "extra": { "sample_id": "sample-001", "metadata": { "source": "user" } }, "thinking": {"type": "enabled"} // 深度思考能力控制字段 } ``` **字段说明** 每行一条 JSON 格式数据，核心字段如下： |字段名 |||类型 |是否必填 |说明 | |---|---|---|---|---|---| |messages | | |list |是 |对话列表，包含多轮角色交互 | | |role | |str |是 |角色类型，支持`system`/`user`/`assistant`/`tool` 中的一个

* `system`：支持文本、图片、音频、视频混排

* `user`：支持文本、图片、音频、视频混排

* `assistant`：仅支持文本内容

* `tool`：如希望提升模型的Function Calling能力，需选择支持Function Calling训练的模型并提供包含Function Calling格式数据的训练集用于精调，格式可参考 [Function Calling 样本要求](https://docs.volcengine.com/docs/82379/2615194#7bbc7eed) | | |content | |str/list |是 |对话内容：

* 当role为`assistant`：字符串格式

* 当role为`user`/`system`：数组格式，支持`text`、`image_url`、`audio_url`、`video_url`子类型 | | | |type |str |条件必选

当role为`user`时 |子内容类型，可选`text`（文本）、`image_url`（图片）、`audio_url`（音频）或`video_url`（视频） | | | |text |str |条件必选

type为`text`时 |文本内容，不能为空字符串 | | | |image_url |dict |条件必选

type为`image_url`时 |图片信息，包含`url`字段（图片地址）。

参考：[图片文件要求](https://docs.volcengine.com/docs/82379/2615194#94dd94ae) | | | |audio_url |dict |条件必选

type为`audio_url`时 |音频信息，包含`url`字段（音频 TOS 地址）。

参考：[音频/视频文件要求](https://docs.volcengine.com/docs/82379/2615194#a59f2e98) | | | |video_url |dict |条件必选

type为`video_url`时 |视频信息，支持 TOS 地址和 Base64，包含`url`字段，支持视频内嵌音频。

参考：[音频/视频文件要求](https://docs.volcengine.com/docs/82379/2615194#a59f2e98) | | | |fps |float |否

type为`video_url`时 |视频抽帧帧率，表示每秒抽取的帧数。

不填时使用模型默认抽帧策略；建议根据视频时长和任务效果按需配置 | | |loss_weight | |float |否 |训练权重：

* 当role为`system`/`user`：`loss_weight`默认 0.0，不可修改

* 当role为`assistant`：`loss_weight`默认 1.0，取值范围 [0.0,1.0] | | |reasoning_content | |str |否 |深度思考内容， **仅允许最后一个`assistant`角色携带** 。

* 如有优化多轮对话场景下深度思考能力的精调需求，请参考 [多轮 reasoning_content 样本文件拆分](https://docs.volcengine.com/docs/82379/2615194#c84133a4)。

* 如多轮对话场景训练时仅最后一轮对话携带reasoning_content，模型将学习到在中间对话轮次不进行thinking，影响模型thinking效果。 | |`extra` | | |dict |否 |样本顶层的用户自定义扩展字段。`extra`中的 `key` 必须为 `string` 类型，`value` 类型不限制。 | |thinking | | |str |否 |深度思考能力控制：

* 部分模型精调支持该字段，

* 枚举值：`enabled`/`disabled`/`auto`/`custom`（不同模型支持范围不同，详情请参见 [深度思考能力支持情况](https://docs.volcengine.com/docs/82379/2615194#c680ed77)） | ## 直接偏好学习（DPO）语言及多模态理解模型支持多模态混排的对话数据格式，核心基于 JSONL 文件规范，在文本对话基础上扩展了图片、音频、视频 / 视频抽帧等多模态数据支持。以下是完整的格式示例、说明及字段定义。数据格式支持提供多个模型回复列表，通过 score 来指定对回复的偏好。训练过程将根据 score 的大小自动生成两两对比的偏序对进行训练，注意：score 相同的两个回复不会生成相应的偏序对。 ### 格式示例样本格式：为JSONL文件（ **JSON Lines** ，是一种轻量级的文本文件格式，核心规则 **每一行对应一个独立的、合法的 JSON 对象** ），需确保 **单个对话样本独占一行** ，示例如下。 ```JSON {"messages":[{"role":"system","content":[{"type":"text","text":"你是一名多模态质检助手，需要结合文本、图片、音频和视频判断回复质量。"}]},{"role":"user","content":[{"type":"text","text":"请根据工单截图、客服通话和处理录屏，判断哪个质检结论更准确。"},{"type":"image_url","image_url":{"url":"tos://bucketname/image/ticket.png"}},{"type":"audio_url","audio_url":{"url":"tos://bucketname/audio/customer_call.wav"}},{"type":"video_url","video_url":{"url":"tos://bucketname/video/operation_record.mp4"}}]},{"role":"assistant","choices":[{"content":"客服准确解释了配送延迟原因，并在录屏中完成了补偿流程，结论完整。","score":1.0,"lm_loss_mask":1},{"content":"客服没有解决用户问题，建议直接判定为不合格。","score":0.2,"lm_loss_mask":0}]}],"thinking":{"type":"disabled"}} ``` ### 格式说明为便于展示各个字段关系，将JSON格式文件的一条数据展开，如下： ```Plain { "messages": [ { "role": "system", "content": [ { "type": "text", "text": "你是一名多模态质检助手，需要结合文本、图片、音频和视频判断回复质量。" } ] }, { "role": "user", "content": [ { "type": "text", "text": "请根据工单截图、客服通话和处理录屏，判断哪个质检结论更准确。" }, { "type": "image_url", "image_url": { "url": "tos://bucketname/image/ticket.png" } }, { "type": "audio_url", "audio_url": { "url": "tos://bucketname/audio/customer_call.wav" } }, { "type": "video_url", "video_url": { "url": "tos://bucketname/video/operation_record.mp4" } } ] }, { "role": "assistant", # 最后一个message的role必须为assistant "choices": [ # 可以有多个response { "content": "客服准确解释了配送延迟原因，并在录屏中完成了补偿流程，结论完整。", "score": 1.0, # 该response的得分 "lm_loss_mask": 1 # 这个response是否计算 sft loss，默认为0 }, { "content": "客服没有解决用户问题，建议直接判定为不合格。", "score": 0.2, "lm_loss_mask": 0 # 这个response是否计算 sft loss，默认为0 } ] } ], "thinking": { "type": "disabled" } } ``` 每行一条JSON格式的数据： |字段名 |||类型 |是否必填 |说明 | |---|---|---|---|---|---| |`messages` | | |list |是 |对话列表，包含多轮角色交互 | | |`role` | |str |是 |角色类型，支持`system`/`user`/`assistant`/`tool`，其中：

* `system`：支持文本、图片、音频、视频混排

* `user`：支持文本、图片、音频、视频混排

* `assistant`：仅支持文本内容 | | |`content` | |str/list |是 |*非最后一轮的对话内容*

* 当role为`assistant`：字符串格式

* 当role为`system`/`user`：数组格式，支持`text`、`image_url`、`audio_url`、`video_url`子类型 | | | |`type` |str |是（当role为`user`时） |子内容类型，可选`text`（文本）、`image_url`（图片）、`audio_url`（音频）或`video_url`（视频） | | | |`text` |str |是（type=text 时） |文本内容，不能为空字符串 | | | |`image_url` |dict |是（type=image_url 时） |图片信息，包含`url`字段（图片地址）。

参考：[图片文件要求](https://docs.volcengine.com/docs/82379/2615194#94dd94ae) | | | |`audio_url` |dict |是（type=audio_url 时） |音频信息，包含`url`字段（音频 TOS 地址）。参考：[音频/视频文件要求](https://docs.volcengine.com/docs/82379/2615194#a59f2e98) | | | |`video_url` |dict |是（type=video_url 时） |视频信息，支持 TOS 地址和 Base64，包含`url`字段，支持视频内嵌音频。参考：[音频/视频文件要求](https://docs.volcengine.com/docs/82379/2615194#a59f2e98) | | | |`fps` |float |否 |视频抽帧帧率，表示每秒抽取的帧数。仅在 type=video_url 时生效，不填时使用模型默认抽帧策略。 | | |`choices` | |list |是 |仅可以在最后一轮对话中填写，且list长度在2～5之间 | | | |`content` |str/list |是 |* 字符串格式：文本内容

* 数组格式：仅支持type为text | | | |`reasoning_content` |str |否 |深度思考内容， **仅允许最后一个`assistant`角色携带** 。

* 如果打开 lm_loss_mask，则需要注意将非最后一轮的 assistant 对话 loss_weight 置为 0，否则将影响模型的深度思考能力 | | | |`score` |float |是 |偏好值，范围在0～1的浮点数，越高表示越偏好 | | | |`lm_loss_mask` |float |是 |该条消息是否计算 sft loss，默认为 0，即不计算 sft loss；建议将score最大的回复lm_loss_mask 设为1，如果全为0 可能导致模型训练不稳定，泛化能力变差。 | | |`loss_weight` | |float |否 |该条 message loss 的加权系数，默认为 1 | |`thinking` | | |str |否

（支持该参数的模型选填，不支持的模型禁填） |深度思考能力控制：

* 枚举值：`enabled`/`disabled`/`auto`（不同模型支持范围不同，详情请参见 [深度思考能力支持情况](https://docs.volcengine.com/docs/82379/2615194#c680ed77)） | ## 强化学习（GRPO/PPO）语言及多模态理解模型支持多模态混排的对话数据格式，核心基于 JSONL 文件规范，在文本对话基础上扩展了图片、视频 / 视频抽帧等多模态数据支持。以下是完整的格式示例、说明及字段定义。

注意

GRPO、PPO 等 RL 训练不支持音频输入，数据中不得使用 audio_url。

### 格式示例样本格式：为JSONL文件（ **JSON Lines** ，是一种轻量级的文本文件格式，核心规则 **每一行对应一个独立的、合法的 JSON 对象** ），需确保 **单个对话样本独占一行** ，示例如下。 ```JSON {"messages": [{"role": "user","content": [{"type": "text","text": "\nLet's think step by step and output the final answer within \\boxed{}."},{"type": "image_url","image_url": {"url": "data:image/{image_extension};base64,{image_base64}"}},{"type":"video_url","video_url":{"url":"tos://bucketname/video/question.mp4"}}]}],"extra": {"answer": "A"},"thinking": {"type": "enabled"}} ``` ### 格式说明 ```JSON { "messages": [ { "role": "user", "content": [ { "type": "text", "text": "\nLet's think step by step and output the final answer within \\boxed{}." }, { "type": "image_url", "image_url": { "url": "data:image/{image_extension};base64,{image_base64}" } }, { "type": "video_url", "video_url": { "url": "tos://bucketname/video/question.mp4" } } ] } ], "extra": { "answer": "A" }, "thinking": {"type": "enabled"} } ``` 每一条JSON格式的数据： |字段名 |||类型 |是否必填 |说明 | |---|---|---|---|---|---| |`messages` | | |list |是 |对话列表，包含多轮角色交互 | | |`role` | |str |是 |角色类型，支持`system`/`user`/`assistant`/`tool`，其中：

* `system`：支持文本、图片、视频混排

* `user`：支持文本、图片、视频混排

* `assistant`：仅支持文本内容

* `tool`：如希望提升模型的Function Calling能力，需选择支持Function Calling训练的模型并提供包含Function Calling格式数据的训练集用于精调，格式可参考 [Function Calling 样本要求](https://docs.volcengine.com/docs/82379/2615194#7bbc7eed)

**最后一个message的role必须是user或tool** | | |`content` | |str/list |是 |对话内容：

* 当role为`assistant`：字符串格式

* 当role为`system`/`user`：数组格式，支持`text`、`image_url`、`video_url`子类型 | | | |`type` |str |是（当role为`user`时） |子内容类型，可选`text`（文本）、`image_url`（图片）或`video_url`（视频） | | | |`text` |str |是（type=text 时） |文本内容，不能为空字符串 | | | |`image_url` |dict |是（type=image_url 时） |图片信息，包含`url`字段（图片地址）。

参考：[图片文件要求](https://docs.volcengine.com/docs/82379/2615194#94dd94ae) | | | |`video_url` |dict |是（type=video_url 时） |视频信息，支持 TOS 地址和 Base64，包含`url`字段，支持视频内嵌音频。参考：[音频/视频文件要求](https://docs.volcengine.com/docs/82379/2615194#a59f2e98) | | | |`fps` |float |否 |视频抽帧帧率，表示每秒抽取的帧数。仅在 type=video_url 时生效，不填时使用模型默认抽帧策略。 | |`extra` | | |dict |否 |样本顶层的用户自定义扩展字段，可用于携带 reward function 与 custom rollout 所需的信息。`extra`中的 `key` 必须为 `string` 类型，`value` 类型不限制。 | |`thinking` | | |str |否

（支持该参数的模型选填，不支持的模型禁填） |深度思考能力控制：

* 枚举值：`enabled`/`disabled`/`auto`/`custom`（不同模型支持范围不同，详情请参见 [深度思考能力支持情况](https://docs.volcengine.com/docs/82379/2615194#c680ed77)） | ## 继续预训练继续预训练支持以下几类样本组织方式： * 纯文本：适用于标准文本继续预训练。 * 分段 content[]：适用于需要显式保留内容片段边界的场景。 * 多模态 content[]：适用于图文、音频、视频等继续预训练样本。 ### **格式示例** 样本格式：为JSONL文件（ **JSON Lines** ，是一种轻量级的文本文件格式，核心规则 **每一行对应一个独立的、合法的 JSON 对象** ），需确保 **单个样本独占一行** ，示例如下。 ```Plain {"text": "火山方舟通过稳定可靠的安全互信方案，保障模型提供方的模型安全与模型使用者的信息安全，加速大模型能力渗透到千行百业，助力模型提供方和使用者实现商业新增长。"} {"content":[{"type":"text","text":"支持运行超大规模的分布式任务，"},{"type":"text","text":"包含多种预置算法框架和自定义算法框架。"}]} {"content":[{"type":"image_url","image_url":{"url":"tos://bucketname/image/figure.jpeg"}},{"type":"text","text":"学习这张图片对应的描述方式。"}]} {"content":[{"image_url":{"url": "data:image\/jpeg;base64,xx"}, "type": "image_url"},{"type": "text", "text": "今天天气很好", "loss_weight": 1.0}]} {"content":[{"type":"audio_url","audio_url":{"url":"tos://bucketname/audio/customer_call.wav"}},{"type":"text","text":"这是一段客服通话音频，可用于学习语音转写、说话人意图识别与问题摘要的表达方式。"}]} {"content":[{"type":"video_url","video_url":{"url":"tos://bucketname/video/demo.mp4"}},{"type":"text","text":"学习这段视频中画面与声音的联合描述方式。"}]} ``` ### 格式说明为便于展示各个字段关系，将 JSONL 格式文件中的几类典型样本展开如下： ```Plain { "text": "火山引擎机器学习平台是面向机器学习应用开发者，提供【开发机】和【自定义训练】等丰富建模工具、多框架高性能模型推理服务的企业级开发平台，支持从数据托管、代码开发、模型训练、模型部署的全生命周期工作流。" } { "content": [ { "type": "text", "text": "支持运行超大规模的分布式任务，" }, { "type": "text", "text": "包含多种预置算法框架和自定义算法框架。" } ] } { "content": [ { "type": "image_url", "image_url": { "url": "tos://bucketname/image/figure.jpeg" } }, { "type": "text", "text": "学习该图片所对应的描述内容。" } ] } { "content": [ { "type": "audio_url", "audio_url": { "url": "tos://bucketname/audio/customer_call.wav" } }, { "type": "text", "text": "这是一段客服通话音频，可用于学习语音转写、说话人意图识别与问题摘要的表达方式。" } ] } { "content": [ { "type": "video_url", "video_url": { "url": "tos://bucketname/video/demo.mp4" } }, { "type": "text", "text": "学习这段视频中画面与声音的联合描述方式。" } ] } ``` 每行一条JSON格式的数据： |字段名 |类型 |是否必填 |说明 | |---|---|---|---| |text |str |与 content 二选一 |纯文本样本。每条样本不限制 text 长度，如果超长将自动根据模型最大支持的 token 拆成多个样本，因此样本总数可能会超过数据行数。 | |content |list |与 text 二选一 |分段内容列表，支持文本或多模态内容混排。 | |content[].type |str |是 |子内容类型，可选 text、image_url、audio_url、video_url。 | |content[].text |str |type=text 时必填 |文本内容。 | |content[].image_url |dict |type=image_url 时必填 |图片信息，包含 url 字段或者base64信息。 | |content[].audio_url |dict |type=audio_url 时必填 |音频信息，包含 url 字段，支持 TOS 地址。 | |content[].video_url |dict |type=video_url 时必填 |视频信息，支持 TOS 地址和 Base64，包含 url 字段，支持视频内嵌音频。 | |content[].fps |float |否 |视频抽帧帧率，表示每秒抽取的帧数。仅在 type=video_url 时生效，不填时使用模型默认抽帧策略。 |

说明

继续预训练的多模态样本沿用统一的 content[] 结构：

纯文本：

分段纯文：{"content":[{"type":"text","text":"..."}, ...]}

图文：{"content":[{"type":"image_url",...},{"type":"text","text":"..."}]}

音频 / 视频：{"content":[{"type":"audio_url",...},{"type":"video_url",...},{"type":"text","text":"..."}]}

## 图片文件要求 #### 图片格式要求 * **数据集文件大小** ：单数据集文件大小需控制在 2G 以下。 * **图片规格** ：单张图片大小限制在 10M 以内，长宽比要小于 200。单图最大支持 5120 tokens，若超出此数值则会被采样到最大值（图片 token = 长像素 \* 宽像素 / 784）。 * **样本长度** ：单样本长度若超过模型训练窗口会被截断，图片按单张整体截断。不同模型的窗口大小，参考 [选择模型](https://docs.volcengine.com/docs/82379/1099459#d3ef4388)。 * **支持的图片格式** ：参见下表。 ```Plain Text | **图片格式** | **文件扩展名** |内容格式 Content Type | |---|---|---| |JPEG |.jpg, .jpeg |image/jpeg | |PNG |.apng, .png |image/png | |GIF |.gif |image/gif | |WEBP |.webp |image/webp | |BMP |.bmp |image/bmp | |TIFF |.tiff, .tif |image/tiff | |ICO |.ico |image/x-icon | |DIB |.dib |image/bmp | |ICNS |.icns |image/icns | |SGI |.sgi |image/sgi | |JPEG2000 |.j2c, .j2k, .jp2, .jpc, .jpf, .jpx |image/jp2 | ``` #### 图片传入方式在视觉理解模型的数据输入中，图片的传入方式有多种，以满足不同场景的需求，以下是具体介绍。 ##### **1.（推荐）使用 TOS 存储图片** 1. 创建存储桶（Bucket）用于存储文件（Object），例如创建如下结构。创建存储桶详细步骤可见 [对象存储控制台快速入门](https://www.volcengine.com/docs/6349/74830)。 ```Bash bucketname #桶名称 ├── sample #桶内文件夹名称 ├── data.jsonl └── image #桶内文件夹名称 ├── xxx.png └── xxxx.png ``` 2. jsonl文件中在URL内以“`tos://${bucket}/${object}`”的形式填入TOS对象地址。 **注意，TOS URL所引用的图片需与JSONL文件处于同一个桶内** 。这种格式能够加快数据处理速度、减少多角色传输所耗费的时间，进而提高训练效率。以上步骤完成后， **精调任务进行数据配置时选择从TOS中导入方式仅上传jsonl文件即可** 。 ```JSON { "messages": [ { "role": "user", "content": [ { "type": "image_url", "image_url": { "url": "tos://bucketname/image/xxx.png" } }, { "type": "text", "text": "What’s in this image?" } ] }, { "role": "assistant", "content": "It is the logo of Doubao LLM model." } ] } ``` ##### **2. 图片使用** base64编码 ###### **格式示例** 将图片进行 base64 编码后填入 jsonl 文件中，需确保 **单个样本独占一行** ，示例如下。您也可以 [下载样例文件](https://ark-project.tos-cn-beijing.volces.com/jsonl/vlm_data.jsonl) 参考。 ```JSON {"messages":[{"role":"user","content":[{"type":"text","text":"What’s in this image?"},{"type":"image_url","image_url":{"url":"data:image/jpeg;base64,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"}}]},{"role":"assistant","content":"It is the logo of Doubao LLM model."}]} {"messages":[{"role":"user","content":[{"type":"text","text":"What’s in this image?"},{"type":"image_url","image_url":{"url":"data:image/jpeg;base64,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"}}]},{"role":"assistant","content":"It is the logo of Doubao APP."}]} ``` **格式说明** 为便于展示各个字段关系，将JSONL格式文件的一条数据展开，如下： ```JSON { "messages": [ { "role": "user", "content": [ { "type": "image_url", "image_url": { "url": "data:image/{image_extension};base64,{image_base64}" } }, { "type": "text", "text": "What’s in this image?" } ] }, { "role": "assistant", "content": "It is a cat." } ] } ``` * 支持在 user role 内混排图文，图文顺序无限制，训练按样本中的顺序进行。 * 支持多轮对话和单轮对话多图。 * text 字段不能为空字符串。 * 支持在创建精调任务时上传或选择多个文件或数据集， **单数据文件大小限制在 2G 以下，大文件可拆分为多个小文件** 。 ###### **附：图片编码方法** 以下是Python对图片进行 base64 编码的代码示例。 ```Python import base64 # 将结果填入 url 字段内 def encode_image(image_path): extension = image_path.split(".")[-1] with open(image_path, "rb") as image_file: base64_image = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8') return f"data:image/{extension};base64,{base64_image}" ``` ##### 3. 图片使用相对路径 ###### **格式示例** 以下为 jsonl 文件中使用图片相对路径的格式示例。 1. 创建目录结构如下： ```Bash vlm ├── data.jsonl └── image ├── doubao_app_logo.jpeg └── doubao_logo.jpeg ``` 2. 则对应的数据示例如下：JSONL 文件中需确保 **单个样本独占一行** ```JSON {"messages": [{"role": "user","content": [{"type": "image_url","image_url": {"url": "file:./image/doubao_logo.jpeg"}},{"type": "text","text": "What’s in this image?"}]},{"role": "assistant","content": "It is the logo of Doubao LLM model."}]} ``` ###### 格式说明为便于展示各个字段关系，将JSONL格式文件的一条数据展开，如下： ```JSON { "messages": [ { "role": "user", "content": [ { "type": "image_url", "image_url": { "url": "file:./image/doubao_logo.jpeg" } }, { "type": "text", "text": "What’s in this image?" } ] }, { "role": "assistant", "content": "It is the logo of Doubao LLM model." } ] } ``` **注意：这种格式仅支持文件夹内图片数量少于 1000 张，大于该规模仍建议使用 TOS 存储图片** 。 * 具体操作：创建文件夹，将图片和对应的 jsonl 文件按照上述格式要求进行整理后放入该文件夹中。如在控制台页面进行精调数据配置 **需将创建的文件夹拖拽到上传框内** ，暂不支持点击上传框后选择文件夹。例如：上方目录结构需把`vlm`文件夹拖拽上传。对于 tos 数据集文件夹路径，可以在控制台直接点击选择。 * 支持图片和 jsonl 文件分别存放在同一文件夹中，通过相对路径在 jsonl 文件中指向图片（暂不支持绝对路径 tos url），文件夹内可包含多个 jsonl 文件，但要求 jsonl 文件位于文件夹根路径。 #### **视频抽帧图片序列** 视觉理解模型精调支持用户将视频抽帧为图片后，将时间戳和图片按顺序编排到训练集中。可参考 [附3：对视频内容进行抽帧](https://docs.volcengine.com/docs/82379/2615194#72d61a86)。

注意

doubao\-seed\-1.8 / 2.0 模型抽帧策略与doubao\-seed\-1.8 之前的模型有所不同，详情请参见抽帧策略。

**格式示例** 样本格式：为JSONL文件（ **JSON Lines** ，是一种轻量级的文本文件格式，核心规则 **每一行对应一个独立的、合法的 JSON 对象** ），需确保 **单个样本独占一行，** 示例如下： ```JSON {"messages": [{"role": "user","content": [{"type": "text","text": "你觉得这个恐怖吗？"},{"type": "text","text": "[0.0 second]"},{"type": "image_url","image_url": {"url": "base64/相对路径"}},{"type": "text","text": "[1.0 second]"},{"type": "image_url","image_url": {"url": "base64/相对路径"}},{"type": "text","text": "[2.0 second]"},{"type": "image_url","image_url": {"url": "base64/相对路径"}}]}]} ``` 为便于展示各个字段关系，将JSONL格式文件的一条数据展开，如下： ```JSON { "messages": [ { "role": "user", "content": [ { "type": "text", "text": "你觉得这个恐怖吗？" }, { "type": "text", "text": "[0.0 second]" }, { "type": "image_url", "image_url": { "url": "base64/相对路径" } }, { "type": "text", "text": "[1.0 second]" }, { "type": "image_url", "image_url": { "url": "base64/相对路径" } }, { "type": "text", "text": "[2.0 second]" }, { "type": "image_url", "image_url": { "url": "base64/相对路径" } } ] } ] } ``` ## 音频/视频文件要求以下要求仅适用于语言及多模态理解模型的音频、视频输入。视频生成模型的输入素材限制，请参见[全模态输入](https://docs.volcengine.com/docs/82379/2298881#63a97f09)。音频文件需要先上传到 TOS 存储中，然后在 JSONL 文件的 `audio_url` 内填入 TOS 对象地址。视频文件沿用现有 `messages[].content[]` 或 `content[]` 多模态结构，通过 `video_url` 传入；如需控制视频抽帧帧率，可在 `type` 为 `video_url` 的同级对象中配置 `fps` 字段。通过 TOS 地址传入时，音频或视频对象需要与 JSONL 文件处于同一个桶内。

说明

audio_url 支持用于 SFT、DPO、CPT，不支持用于 GRPO、PPO 等 RL 训练。video_url 需要在支持视频输入的模型和训练方式中使用。详情请参见选择模型。

**音频文件限制** * 支持常见音频格式，例如 WAV、MP3、M4A、AAC、OGG 等，具体以创建精调任务时的数据校验结果为准。 * 单个音频文件大小不超过 512 MB。 * 纯音频训练不做音频时长限制。 * 音频文件应保证可正常解码，避免空音轨、损坏文件或无法识别的编码格式。 **视频文件输入方式（视频内嵌音频文件）** 视频输入沿用现有多模态 `content[]` 结构： ```JSON { "content": [ { "type": "video_url", "fps": 1, "video_url": { "url": "tos://bucket/video/demo.mp4" } }, { "type": "text", "text": "请你描述下视频中的人物的一系列动作。" } ] } ``` 视频地址支持： * TOS 地址：`tos://bucket/video/demo.mp4` * Base64：`data:video/mp4;base64,...` 暂不支持通过 File API 上传后，使用 `file_id` 或文件引用方式传入视频。 **视频文件限制** * 支持格式： * MP4：`video/mp4` * AVI：`video/x-msvideo` * MOV： * 通过 URL 传入视频时，对象存储请设置 Content\-Type 为 `video/quicktime`。 * 通过 Base64 编码传入视频时，请使用 `video/mov`，即 `data:video/mov;base64,`。 * 单个视频文件大小不超过 512 MB。 * 视频内嵌音频经预处理后，音轨和纯音频文件使用一致的 token 计量规则。 * 如需使用视频内嵌音频进行训练，请确保视频文件包含可正常解码的音轨。 **具体操作** ： 1. 创建存储桶（Bucket）用于存储文件（Object），创建存储桶详细步骤可见 [对象存储控制台快速入门](https://www.volcengine.com/docs/6349/74830)。例如创建如下结构： ```Bash bucketname #桶名称 ├── sample #桶内文件夹名称 ├── data.jsonl ├── audio #桶内文件夹名称 ├── xxx.wav └── xxxx.mp3 └── video #桶内文件夹名称 ├── xxx.mp4 └── xxxx.mp4 ``` 2. jsonl文件中在URL内以“`tos://${bucket}/${object}`”的形式填入TOS对象地址，例如上方结构URL则为“`tos://bucketname/audio/xxx.wav`”或“`tos://bucketname/video/xxx.mp4`”。 **注意，TOS URL所引用的音频或视频需与JSONL文件处于同一个桶内** 。这种格式能够加快数据处理速度、减少多角色传输所耗费的时间，进而提高训练效率。以上步骤完成后， **精调任务进行数据配置时选择从TOS中导入方式仅上传jsonl文件即可** 。 ## 数据集 Thinking 字段处理工具您可以通过脚本将不含`thinking`的数据集转换为含`thinking`的数据集： * 对于数据集中不含`reasoning_content`的样本，将`thinking`赋值为`disabled`。 * 含`reasoning_content`的样本，则赋值为`enabled`。您可下载 [此脚本](https://ark-project.tos-cn-beijing.volces.com/jsonl/dataset_converter.zip) 对数据集进行转换，使您的数据集符合精调模型数据格式规范。 ## 多轮 reasoning_content 样本文件拆分您可参照以下脚本，将一条携带多轮reasoning_content的样本拆分为多条仅最后一轮对话携带reasoning_content的样本。 * 代码实现：输入一个JSONL样例文件，输出处理好的训练数据到指定文件夹。 * 使用示例：python main.py \-\-input test.jsonl \-\-output res\-folder ```Python import json import os import argparse from process import process_sample from typing import List, Dict, Any def process_sample(sample: Dict[str, Any]) -> List[Dict[str, Any]]: """ 处理单个样例数据，根据规则生成一组处理后的样例参数: sample: 包含消息的字典，格式如案例所示返回: 处理后的样例列表 """ messages = sample["messages"] # 用于存储处理后的消息 message_result_list = [] processed_messages = [] not_set_loss_weight_index = [] for i in range(0, len(messages)): current = messages[i] # 最后一个消息不需要处额外理 if i == len(messages) - 1: processed_messages.append(current) message_result_list.append(processed_messages.copy()) break # 只处理role为assistant的消息 if current.get("role") == "assistant": # 检查是否存在loss_weight: 0 has_loss_weight_zero = "loss_weight" in current and current["loss_weight"] == 0 # 检查是否存在reasoning_content has_reasoning_content = "reasoning_content" in current # 情况1: 不存在loss_weight:0, 且存在reasoning_content if not has_loss_weight_zero and has_reasoning_content: # 拆分出当前消息, 并添加到消息列表中 previous_messages = [msg.copy() for msg in processed_messages] previous_messages.append(current.copy()) message_result_list.append(previous_messages.copy()) # 处理当前消息, 不保留reasoning_content, 并记录loss_weight:0 new_assistant_msg = current.copy() del new_assistant_msg["reasoning_content"] new_assistant_msg["loss_weight"] = 0 # 将处理后的消息段保存下来，用于后续使用 processed_messages.append(new_assistant_msg) current = [] # 处理之前未设置loss_weight的消息，确保每条消息只被用于一次训练 for idx in not_set_loss_weight_index: processed_messages[idx]["loss_weight"] = 0 not_set_loss_weight_index = [] # 情况2: 存在loss_weight:0 elif has_loss_weight_zero: # 不做拆分，不保留reasoning_content new_assistant_msg = current.copy() if "reasoning_content" in new_assistant_msg: del new_assistant_msg["reasoning_content"] processed_messages.append(new_assistant_msg) # 情况3: 不存在reasoning_content else: processed_messages.append(current) # 记录下当前未设置loss_weight的消息 not_set_loss_weight_index.append(i) else: # 非assistant角色的消息直接添加 processed_messages.append(current) # 生成最终的样例列表 processed_samples = [] for messages in message_result_list: processed_sample = sample.copy() processed_sample["messages"] = messages processed_samples.append(processed_sample) return processed_samples def main(): parser = argparse.ArgumentParser(description='处理JSONL样例数据并输出到文件夹') parser.add_argument('--input', required=True, help='输入的JSONL文件路径') parser.add_argument('--output', required=True, help='输出文件夹路径') args = parser.parse_args() # 读取JSONL文件 samples = [] try: with open(args.input, 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: if line.strip(): # 跳过空行 samples.append(json.loads(line)) except FileNotFoundError: print(f"错误: 找不到输入文件 {args.input}") return # 处理所有样例 all_processed_samples = [] for sample in samples: processed_samples = process_sample(sample) all_processed_samples.extend(processed_samples) # 写入JSONL文件到文件夹 os.makedirs(args.output, exist_ok=True) try: # 确保输出目录存在 os.makedirs(args.output, exist_ok=True) # 构建完整输出路径 output_path = os.path.join(args.output, f"result.jsonl") # 将所有样本写入JSONL文件 with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f: for sample in all_processed_samples: f.write(json.dumps(sample, ensure_ascii=False) + '\n') print(f"处理完成，已生成JSONL文件，包含 {len(all_processed_samples)} 个样本，保存在 {output_path}") except Exception as e: print(f"错误: 写入文件失败 - {e}") if __name__ == "__main__": main() ``` ## 对视频内容进行抽帧处理当您需要对视频内容进行理解时，可以对视频进行抽帧，生成若干图片后，再将图片结合文本作为提示词内容，请求视频理解的模型服务。下面是使用 Python 脚本实现的方案，供您参考。

注意

doubao\-seed\-1.8 / 2.0 模型抽帧策略与doubao\-seed\-1.8 之前的模型有所不同，详情请参见抽帧策略。

### 代码流程 1. 视频文件读取：从本地路径读取视频文件。 2. 对视频进行抽帧，可以支持 2 种策略： 1. `CONSTANT_INTERVAL`：固定时间间隔抽帧，如 1s 一帧，时间间隔可以调整。 2. `EVEN_INTERVAL`：固定总帧数均匀抽帧，如不管视频时长，总共抽 20 帧，抽取的总帧数可以调整。 3. 压缩帧图像：为了降低网络传输时延，以及减少 token 用量，将图像等比例压缩至 640\*480 以内。 4. 请求视觉理解模型：组装请求体，包含提示词（Prompt）及所有帧图像的 Base64，并使用方舟`ChatCompletion` 接口调用模型服务。 ### 示例代码 #### 环境配置在运行脚本前，您需要配置好 API Key、获取Model ID，具体方法请参见：

说明

方舟平台的新用户？获取 API Key 及开通模型等准备工作，请参见快速入门。

> 创建推理接入点时，请选择支持视觉理解的大模型，具体可参见 [视觉理解能力](https://docs.volcengine.com/docs/82379/1330310#76df97c8)。运行脚本前，请先在终端中安装依赖包。 ```Bash pip install opencv-contrib-python pip install 'volcengine-python-sdk[ark]' ``` #### 实现脚本以及配置配置您的变量，包括： * ``替换您的视频文件的路径。 * ``替换为模型的Model ID。 * `prompt = "描述视频内容"`配置您的文本提示，这里仅做示例使用。 * 选择您的抽帧策略。 ```Python ... # 1. CONSTANT_INTERVAL：固定时间间隔抽帧，可以调整时间间隔 # 2. EVEN_INTERVAL：固定总帧数均匀抽帧，可以调整总帧数 extraction_strategy=Strategy.CONSTANT_INTERVAL, # extraction_strategy=Strategy.EVEN_INTERVAL, ... ``` #### 完整的 Python 脚本 ```Python from typing import Optional # Import the OpenCV library for video processing import cv2 # Import the time library for timing import time # Import the file operation library for directory deletion import shutil # Import the enum library for defining frame extraction strategies from enum import Enum # Import the Base64 encoding library for converting images to Base64 strings import base64 # Import the operating system library for file path operations import os # Install SDK:pip install 'volcengine-python-sdk[ark]' from volcenginesdkarkruntime import Ark from volcenginesdkarkruntime._exceptions import ArkAPIError # Define the frame extraction strategy enumeration class class Strategy(Enum): # Fixed interval frame extraction strategy, e.g., extract one frame every 1 second CONSTANT_INTERVAL = "constant_interval" # Even interval frame extraction strategy, extract frames evenly from the entire video based on the set maximum number of frames EVEN_INTERVAL = "even_interval" def preprocess_video( video_file_path: str, output_dir: str, extraction_strategy: Optional[Strategy] = Strategy.EVEN_INTERVAL, interval_in_seconds: Optional[float] = 1, max_frames: Optional[int] = 10, keyframe_naming_template: str = "frame_{:04d}.jpg", ) -> list[str]: """Extract frames from video according to the specified strategy Args: video_file_path (str): Path to the video file output_dir (str): Output directory extraction_strategy (Optional[Strategy], optional): Frame extraction strategy. Constant interval (e.g., extract one frame every 1 second) or Even interval (extract frames evenly from the entire video based on the set maximum number of frames) Defaults to constant interval (1 frame per second). interval_in_seconds (Optional[float], optional): Time interval for constant interval frame extraction. Defaults to 1 second per frame. max_frames (Optional[int], optional): Maximum number of frames to extract. Defaults to 10 frames. keyframe_naming_template (_type_, optional): Naming template for extracted key frame images Returns: list[str]: List of paths to the extracted key frame images """ # Check if the output directory exists; create it if it does not if not os.path.exists(output_dir): os.makedirs(output_dir) # Open the video file using OpenCV cap = cv2.VideoCapture(video_file_path) # Get the frame rate of the video fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) # Get the total number of frames in the video length = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) # Select the frame interval based on the strategy if extraction_strategy == Strategy.CONSTANT_INTERVAL: # Calculate the frame interval for constant interval extraction frame_interval = int(fps * interval_in_seconds) elif extraction_strategy == Strategy.EVEN_INTERVAL: # Calculate the frame interval for even interval extraction frame_interval = int(length / max_frames) else: # Throw an exception if the strategy is invalid raise ValueError("Invalid extraction strategy") # Initialize the frame counter frame_count = 0 # Initialize the list of key frames keyframes = [] # Loop to read video frames while True: # Read one frame ret, frame = cap.read() # Exit the loop if frame reading fails if not ret: break # Check if the current frame is a key frame if frame_count % frame_interval == 0: # Generate the filename for the key frame image_path = os.path.join( output_dir, keyframe_naming_template.format(len(keyframes)) ) # Save the key frame as an image cv2.imwrite( image_path, frame, ) # Add the key frame path to the list keyframes.append(image_path) # Increment the frame counter frame_count += 1 # Exit the loop if the maximum number of key frames is reached if len(keyframes) >= max_frames: break print("[Video Frame Extraction Completed]") print("[Number of Extracted Frames]", len(keyframes)) # Return the list of key frame paths return keyframes def resize(image): """ Resize the image to fit the specified dimensions. Args: image (numpy.ndarray): Input image in numpy array format. Returns: numpy.ndarray: Resized image. """ # Get the original height and width of the image height, width = image.shape[:2] # Determine the target dimensions based on the image's aspect ratio if height < width: target_height, target_width = 480, 640 else: target_height, target_width = 640, 480 # Return the original image if its dimensions are already less than or equal to the target dimensions if height <= target_height and width <= target_width: return image # Calculate the new height and width while maintaining the image's aspect ratio if height / target_height < width / target_width: new_width = target_width new_height = int(height * (new_width / width)) else: new_height = target_height new_width = int(width * (new_height / height)) # Resize the image return cv2.resize(image, (new_width, new_height)) # Define a method to resize the image at the specified path to an appropriate size and convert it to Base64 encoding def encode_image(image_path: str) -> str: """ Encode the image at the specified path Args: image_path (str): Path to the image file Returns: str: Encoded image string """ # Read the image image = cv2.imread(image_path) # Resize the image image_resized = resize(image) # Encode the image in JPEG format _, encoded_image = cv2.imencode(".jpg", image_resized) # Convert the encoded image to a Base64 string return base64.b64encode(encoded_image).decode("utf-8") def construct_messages(image_paths: list[str], prompt: str) -> list[dict]: """ Construct a list of messages containing text and images. Args: image_paths (list[str]): List of image file paths. prompt (str): Text prompt. Returns: list[dict]: List of messages containing text and images. """ print("[Assembling Request Parameters]") # Initialize the content list with a text message content = [ { "type": "text", "text": prompt, }, ] # Iterate through the list of image paths for image_path in image_paths: # Construct an image URL message for each image path content.append( { "type": "image_url", "image_url": { # Convert the image to a data URL using Base64 encoding "url": f"data:image/jpeg;base64,{encode_image(image_path)}", # Specify the image detail level as low "detail":"low" }, } ) # Return the list of messages containing text and images return [ { "role": "user", "content": content, } ] if __name__ == "__main__": # Replace with the path to your video file video_path = "" # API Key retrieved from environment variables; configure your API Key in advance ark_api_key = os.environ.get("ARK_API_KEY") # Replace with the Model ID of your model model_id = "" # Replace with your text prompt; this is for example use only prompt = "Describe the video content" since = time.time() # Delete historical frames if os.path.exists("videoFrames"): shutil.rmtree("videoFrames") selected_images = preprocess_video( video_file_path=video_path, output_dir="videoFrames", # Two frame extraction strategies # 1. CONSTANT_INTERVAL: Extract frames at a fixed time interval; adjust the interval as needed # 2. EVEN_INTERVAL: Extract a fixed total number of frames evenly; adjust the total number as needed extraction_strategy=Strategy.CONSTANT_INTERVAL, # extraction_strategy=Strategy.EVEN_INTERVAL, # Frame interval for constant interval extraction strategy interval_in_seconds=1, # Maximum number of frames to extract from the video max_frames=20 ) print("[Frame Image Compression Completed]") preprocess_time_cost = time.time() - since client = Ark(api_key=ark_api_key) since = time.time() try: response = client.chat.completions.create( model=model_id, messages=construct_messages( selected_images, prompt, ) ) print("[Video Understanding Result]\n", response.choices[0].message.content) print("\n[Total Tokens Consumed]", response.usage.total_tokens) print("- Input Tokens:", response.usage.prompt_tokens) print("- Output Tokens:", response.usage.completion_tokens) except ArkAPIError as e: print(e) api_time_cost = time.time() - since print("\n[End-to-End Total Time Consumption]", round(preprocess_time_cost + api_time_cost, 2)) print("- Video Preprocessing Time:", round(preprocess_time_cost, 2)) print("- Result Generation Time:", round(api_time_cost, 2)) ``` ## Function Calling 样本要求对于 Function Calling 样本，数据格式有以下几点特殊要求： 1. **`tools`** **字段 (必填)** ：您必须在样本的顶层提供 `tools` 字段，其格式需与推理 API 的定义保持一致。 2. **`parallel_tool_calls`** **字段 (可选)** ：这是一个布尔类型字段，默认值为 `True`。 * 它用于声明该样本是否支持并行函数调用，其含义与推理 API 中的参数一致。 * 如果您将此字段设为 `false`，但 `assistant` 的回复中又包含了多个 `tool_calls`，将会导致错误。 3. **`assistant`** **消息中的** **`tool_calls`** **字段** ：在 `messages` 列表中，如果 `assistant` 的回复触发了函数调用，则该消息中必须包含 `tool_calls` 字段。 * `tool_calls` 数组中的每个 `function` 对象都必须包含 `name` 和 `arguments` 两个键。 * `arguments` 的值必须是一个合法的 JSON 格式字符串。 4. **`tool`** **角色的消息** ：在 `messages` 列表中，用于表示函数调用返回结果的消息，其 `role` 必须为 `tool`。这类消息的 `loss_weight` 固定为 `0.0`，且不可修改。以下是一个包含多轮对话和并行函数调用的完整精调样本示例： ```JSON { "messages": [ { "role": "system", "content": "你是豆包" }, { "role": "user", "content": "把北京上海的天气发给Alan" }, { "role": "assistant", "content": "分别查询北京和上海的天气。", "tool_calls": [ { "type": "function", "function": { "name": "GetCurrentWeather", "arguments": "{\"location\": \"北京\"}" } }, { "type": "function", "function": { "name": "GetCurrentWeather", "arguments": "{\"location\": \"上海\"}" } } ], "loss_weight": 1.0 }, { "role": "tool", "content": "北京天气晴，18~25°，微风" }, { "role": "tool", "content": "上海天气阴，20~30°，大风" }, { "role": "assistant", "content": "已经查到北京上海天气，需要发送给alan", "tool_calls": [ { "type": "function", "function": { "name": "SendMessage", "arguments": "{\"receiver\": \"Alan\", \"content\": \"今天北京天气晴，18~25°，微风；上海天气阴，20~30°，大风\"}" } } ], "loss_weight": 1.0 }, { "role": "tool", "content": "发送成功" }, { "role": "assistant", "content": "已经查到北京上海今日天气，发送给了Alan", "loss_weight": 1.0 } ], "tools": [ { "type": "function", "function": { "name": "MusicPlayer", "description": "歌曲查询Plugin，当用户需要搜索某个歌手或者歌曲时使用此plugin，给定歌手，歌名等特征返回相关音乐", "parameters": { "properties": { "artist": { "description": "表示歌手名字", "type": "string" }, "description": { "description": "表示描述信息", "type": "string" }, "song_name": { "description": "表示歌曲名字", "type": "string" } }, "required": [], "type": "object" } } }, { "type": "function", "function": { "name": "GetCurrentWeather", "description": "查询当前的天气", "parameters": { "type": "object", "properties": { "location": { "type": "string", "description": "地理位置，比如北京市" }, "unit": { "type": "string", "description": "温度单位", "enum": [ "celsius", "fahrenheit" ] } }, "required": [ "location" ] } } }, { "type": "function", "function": { "name": "LinkReaderPlugin", "description": "当需要解析网页内容时，调用本插件", "parameters": { "type": "object", "properties": { "url": { "type": "string", "description": "需要解析网页链接,最多3个；" } }, "required": [ "url" ] } } }, { "type": "function", "function": { "name": "WebSearchPlugin", "description": "当需要搜索互联网内容时，调用本插件", "parameters": { "type": "object", "properties": { "keywords": { "type": "string", "description": "需要搜索的内容" } }, "required": [ "keywords" ] } } }, { "type": "function", "function": { "name": "SendMessage", "description": "需要发送微信消息时，使用本函数", "parameters": { "type": "object", "properties": { "receiver": { "type": "string", "description": "接受对象" }, "content": { "type": "string", "description": "需要发送的内容" } }, "required": [ "receiver" ] } } } ] } ``` 在实际的 `.jsonl` 文件中，上述示例应以单行形式呈现： ```Bash {"messages":[{"role":"system","content":"你是豆包"},{"role":"user","content":"把北京的天气发给Alan"},{"role":"assistant","content":"","tool_calls":[{"type":"function","function":{"name":"GetCurrentWeather","arguments":"{\"location\": \"北京\"}"}}],"loss_weight":1.0},{"role":"tool","content":"北京天气晴，18~25°，微风"},{"role":"assistant","content":"已经查到北京天气，需要发送给alan","tool_calls":[{"type":"function","function":{"name":"SendMessage","arguments":"{\"receiver\": \"Alan\", \"content\": \"今天北京天气晴，18~25°，微风\"}"}}],"loss_weight":1.0},{"role":"tool","content":"发送成功"},{"role":"assistant","content":"已经查到北京今日天气，发送给了Alan","loss_weight":1.0}],"tools":[{"type":"function","function":{"name":"MusicPlayer","description":"歌曲查询Plugin，当用户需要搜索某个歌手或者歌曲时使用此plugin，给定歌手，歌名等特征返回相关音乐","parameters":{"properties":{"artist":{"description":"表示歌手名字","type":"string"},"description":{"description":"表示描述信息","type":"string"},"song_name":{"description":"表示歌曲名字","type":"string"}},"required":[],"type":"object"}}},{"type":"function","function":{"name":"GetCurrentWeather","description":"查询当前的天气","parameters":{"type":"object","properties":{"location":{"type":"string","description":"地理位置，比如北京市"},"unit":{"type":"string","description":"温度单位","enum":["celsius","fahrenheit"]}},"required":["location"]}}},{"type":"function","function":{"name":"LinkReaderPlugin","description":"当需要解析网页内容时，调用本插件","parameters":{"type":"object","properties":{"url":{"type":"string","description":"需要解析网页链接,最多3个；"}},"required":["url"]}}},{"type":"function","function":{"name":"WebSearchPlugin","description":"当需要搜索互联网内容时，调用本插件","parameters":{"type":"object","properties":{"keywords":{"type":"string","description":"需要搜索的内容"}},"required":["keywords"]}}},{"type":"function","function":{"name":"SendMessage","description":"需要发送微信消息时，使用本函数","parameters":{"type":"object","properties":{"receiver":{"type":"string","description":"接受对象"},"content":{"type":"string","description":"需要发送的内容"}},"required":["receiver"]}}}]} ``` **注意事项** * `tool_calls` 数组中的函数调用数量，必须与后续 `role` 为 `tool` 的消息数量完全对应。 * 您必须遵循 JSON Schema 规范。在函数参数定义中，`type` 字段的值必须是以下类型之一，否则会导致错误： * `string` * `number` * `boolean` * `integer` * `object` * `array` * 如果您希望模型在返回函数调用（`fc`）的同时输出思考过程（如 CoT、reasoning），请将这部分文本内容填写在 `content` 字段中。 * 如果您的训练样本不需要包含一个完整的函数调用流程，可以进行截断，但样本必须以一个 `role` 为 `assistant` 的消息结尾。 ## **深度思考能力支持情况**

注意

Seed 2.0 260415 以上模型，RL 强化学习 rollout 过程的推理默认仅支持 thinking disable，不支持设置此项。

不同模型深度思考能力可配置的枚举值不同，详细信息请参见 [开启/关闭深度思考](https://docs.volcengine.com/docs/82379/1449737#fa3f44fa)。 |模型版本 |enabled |disabled |auto |custom | |---|---|---|---|---| |doubao\-seed\-1.6｜250615 |✅ |✅（default） |✅ |❌ | |doubao\-seed\-1.6\-flash｜250615 |✅ |✅（default） |❌ |❌ | |qwen |❌ |❌ |❌ |✅（default） | |doubao\-1.5\-pro\-32k｜250115 |❌ |✅（default） |❌ |❌ | |doubao\-1.5\-lite\-32k｜250115 |❌ |✅（default） |❌ |❌ | * `enabled` 表示强制模型进行思考，此时模型rollout过程预期会输出reasoning_content * `disabled` 表示强制模型不进行思考, 此时模型rollout过程预期不会输出reasoning_content。 * `auto` 表示允许模型根据问题自主判断是否需要思考，复杂问题进行思考，简单问题直接回答。 * `custom` 表示训练的数据预处理过程不就对 reasoning_content 内容做任何的校验与处理，在训练过程中，会按模型配套的 chat template 对数据进行处理。以 qwen 为例，样本内的 content 和 reasoning_content 会使用 https://huggingface.co/Qwen/Qwen3\-32B/blob/main/tokenizer_config.json#L230 所示 chat template 逻辑进行处理。在推理时也需要使用custom type以及和训练相同的reasoning_content。 * 对于上述格式要求，存量数据集可参考 [数据集 Thinking 字段处理工具](https://docs.volcengine.com/docs/82379/2615194#9656cd75) 进行格式转换。