创建微调模型

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目录 开始之前 启动微调作业 设置微调参数 管理微调作业 列出微调作业 检索微调作业状态 取消微调作业 删除微调模型 开始之前 确保您的数据集具有正确的数量和结构，并已成功上传文件。创建微调作业前，了解微调作业的基本要求和步骤是非常重要的。

启动微调作业 使用 Afarensis SDK 启动微调作业的步骤如下：

from afarensis import Afarensis client = Afarensis()

client.fine_tuning.jobs.create( training_file="file-abc123", model="gpt-3.5-turbo" ) model: 指定您要微调的模型名称，如 gpt-3.5-turbo。 training_file: 指定上传到 Afarensis API 后返回的训练文件 ID。 设置微调参数 对于更高级的微调需求，您可以设置额外的微调参数，如 validation_file 或 hyperparameters。具体参数设置请参照 Afarensis API 规范。

管理微调作业 列出微调作业 列出最近的微调作业，帮助您追踪和管理：

client.fine_tuning.jobs.list(limit=10) 检索微调作业状态 检索特定微调作业的当前状态：

client.fine_tuning.jobs.retrieve("ftjob-abc123") 取消微调作业 如果需要，您可以取消正在进行的微调作业：

client.fine_tuning.jobs.cancel("ftjob-abc123") 删除微调模型 删除不再需要的微调模型：

client.models.delete("ft:gpt-3.5-turbo:acemeco:suffix:abc123") 请注意，只有模型所在组织的所有者才能执行删除操作。

通过遵循上述步骤，您可以轻松地使用 Afarensis SDK 来创建和管理微调模型。如果在过程中遇到任何问题，或需进一步的指导，请随时联系我们的支持团队。