创建微调任务

本指南介绍如何使用 工作台创建微调任务。

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前提条件

• 一个千问AI平台账号。请登录工作台。
• 一个已发布的训练集。参见创建数据集上传数据，以及数据集概览了解格式要求。

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创建任务

前往工作台的模型微调页面，点击创建微调任务。

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1. 训练方式

选择本次训练任务的训练方式及模型：

• 训练方式：选择 SFT（监督微调）、DPO（直接偏好优化）或 CPT（持续预训练）。首次微调通常选择 SFT；需要补充领域知识时先使用 CPT，应用试运行后可根据用户反馈或低质量案例使用 DPO。详细对比参见如何选择训练方式。
• 选择模型：首次微调时，从官方模型中选择基础模型。如果要继续优化已微调的模型，切换到自定义模型标签页选择之前发布的模型。可选模型会随训练方式和训练模式变化。
• 训练模式：选择 LoRA（高效训练）或全参训练。CPT 仅支持全参训练。
• 任务名称：输入名称或留空自动生成。
• 超参数：选择模型后显示超参数配置表（批次大小、学习率、验证步数等）。建议首次训练使用默认值，建立效果基线后再根据训练指标逐项调整；点击恢复默认可重置。详见超参数参考。

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2. 训练数据

点击选择训练数据集，从您的数据集库中选择一个已发布的训练集。

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3. 验证

可选配置验证以监控训练质量：

• 自动拆分：自动从训练数据中拆分一部分用于验证。验证集占比默认为 10%，可在 0–100% 范围内调整。
• 自定义数据集：选择单独的数据集用于验证。

验证集不参与模型权重更新，用于判断模型对新数据的泛化能力。请避免训练集和验证集包含重复或高度相似的样本；数据量充足时，建议使用覆盖真实业务场景的独立验证集。

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4. 训练产出

配置输出模型和检查点保存策略：

• 模型名称：为微调后的模型输入名称。
• 导出数量上限：设置最多保存的检查点数量。
• 检查点保存间隔：按轮次或按步骤保存，并设置保存频率。

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5. 预估费用

审核基于所选模型和数据集大小的预估费用，然后点击创建微调任务提交。

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创建后

任务提交后将经历以下状态：

1. 初始化中 -- 任务已提交，正在分配资源并排队调度。
2. 运行中 -- 训练进行中。可在任务详情页监控指标。
3. 已完成 -- 训练成功完成。自定义模型已就绪。

如果训练遇到错误，状态将变为 失败。完整的任务状态说明请参见管理微调任务。