SFT 훈련 작업 생성

새 SFT(Supervised Fine-Tuning) 학습 작업을 생성합니다.

POST /v1/preview/sft-training-jobs

SFT 훈련 작업 생성

cURL

curl --request POST \
  --url https://api.example.com/v1/preview/sft-training-jobs \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "model_id": "3c90c3cc-0d44-4b50-8888-8dd25736052a",
  "training_data_url": "<string>",
  "config": {
    "batch_size": 123,
    "learning_rate": 123
  },
  "experimental_config": {}
}
'

200

{
  "id": "3c90c3cc-0d44-4b50-8888-8dd25736052a"
}

인증

Authorization · string · header · 필수

Bearer authentication header of the form Bearer <token>, where <token> is your auth token.

본문

application/json

새 SFT(Supervised Fine-Tuning) TrainingJob을 생성할 때 사용하는 스키마입니다.

클라이언트는 학습 데이터(trajectories.jsonl 및 metadata.json)를 W&B 아티팩트로 업로드한 뒤, 해당 아티팩트의 URL을 제공해야 합니다.

model_id · string<uuid> · 필수

training_data_url · string · 필수

학습 데이터에 대한 W&B 아티팩트 경로(예: 'wandb-artifact:///entity/project/artifact-name:version')

config · SFTTrainingConfig · object

SFT 학습 구성(config)에 대한 스키마입니다.

Show child attributes

experimental_config · Experimental Config · object

응답

200

application/json

성공 응답

TrainingJob 응답에 대한 스키마입니다.

id · string<uuid> · 필수