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视频生成

视频生成-创建调优任务

创建一个视频生成的模型微调训练任务。数据集支持通过API上传数据集或OSS挂载。

适用范围

创建微调任务

  • 华北2(北京)
POST https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes
Windows CMD 请将$DASHSCOPE_API_KEY替换为%DASHSCOPE_API_KEY%,PowerShell请替换为 $env:DASHSCOPE_API_KEY

请求参数

请求头(Headers)
Content-Type string (必选)固定值:application/jsonAuthorization string (必选)API Key鉴权,格式为Bearer sk-xxxx
请求体(Request Body)
model string (必选)指定微调所用的基准模型。图生视频-基于首帧:
  • wan2.7-i2v:推荐用于首帧生视频微调,不推荐用于首尾帧生视频或视频续写场景。
  • wan2.5-i2v-preview
  • wan2.2-i2v-flash
图生视频-基于首尾帧:
  • wan2.2-kf2v-flash
training_file_ids array[string] (条件必选)训练集文件ID数组,可传入多个ID。与 training_datasets 二选一,若使用 training_datasets 则无需传此参数。文件ID通过上传文件 API 获取。validation_file_ids array[string] (可选)验证集文件ID数组,可传入多个ID。与 validation_datasets 二选一,若使用 validation_datasets 则无需传此参数。若两者均不提供,系统会从训练集中自动划分。文件ID通过上传文件 API 获取。training_type string (必选)微调类型,当前仅支持efficient_sft(LoRA高效微调)。hyper_parameters object (可选)超参数配置。初次训练时,推荐使用默认的超参数。若模型效果不佳或训练不收敛,可以尝试调整 n_epochs 或 learning_rate 等参数。

超参数属性

batch_size int (必选)批次大小。一次性送入模型进行训练的数据条数。
  • wan2.7-i2v:推荐为1。
  • wan2.5-i2v-preview:推荐为2。
  • wan2.2-i2v-flash:推荐为4。
  • wan2.2-kf2v-flash:推荐为4。
n_epochs int (必选)训练循环次数。推荐值:50。steps = n_epochs × ⌈数据集大小 / batch_size⌉。建议总步数 ≥ 800。例如:数据集 5 条,batch_size=2,每轮步数=⌈5/2⌉=3,最小 n_epochs = 800/3 ≈ 267。
  • 推荐训练轮数会根据数据量自动调整。数据越少,需要更多轮数来充分学习;数据越多,每轮包含的样本越多,因此所需轮数会减少。
  • 50 epochs 主要适用于 2 条左右的小数据集;当数据量达到 50-60 条视频时,通常建议训练约 3000-5000 steps 即可。
该参数影响训练计费,请合理设置。
learning_rate float (必选)学习率。推荐值:2e-5。控制模型权重更新的幅度。过高可能导致模型变差,过低则变化不明显。eval_epochs int (必选)验证间隔。推荐值:20。取值需≥n_epochs/10。训练期间每隔多少个epoch进行一次验证评估。max_pixels int (必选)训练视频的最大分辨率。设置训练视频分辨率的像素总数(宽×高)限制。系统仅对超过该值的视频进行缩放处理。
  • wan2.7-i2v:推荐 102400。取值范围:36864 (192×192) ~ 123904 (352×352)。
  • wan2.5-i2v-preview:推荐 36864。取值范围:16384 (128×128) ~ 36864 (192×192)。
  • wan2.2-i2v-flash:推荐 262144。取值范围:65536 (256×256) ~ 262144 (512×512)。
  • wan2.2-kf2v-flash:推荐 262144。取值范围:65536 (256×256) ~ 262144 (512×512)。
split float (可选)训练集划分比例。推荐值:0.9。取值范围为 (0, 1)。仅在未指定validation_file_ids时生效。此参数用于从训练集中自动按比例拆分出验证集。例如,0.9表示90%训练集,10%验证集。max_split_val_dataset_sample int (可选)从训练集中自动划分验证集的最大样本数。推荐值:5。取值需≥1。仅在未指定validation_file_ids时生效。该参数为验证集数量设置上限:验证集数量 = min(数据集总数 × (1 − split), max_split_val_dataset_sample)save_total_limit int (可选)Checkpoint 保存数量上限。推荐值:10。限制最多保存的模型数量,系统将只保存最后 N 个 Checkpoint。lora_rank int (可选)LoRA 低秩矩阵的维数。推荐值:32。该值决定了微调参数量的大小,数值越大拟合能力越强,但训练速度会变慢。取值必须为2n(如 16、32、64)。lora_alpha int (可选)LoRA 权重的缩放系数。推荐值:32。用于调节微调后的参数对原模型权重的影响程度。取值必须为2n(如 16、32、64)。
training_datasets Array of Dataset (条件必选)训练集文件列表。与 training_file_ids 二选一,若使用 training_file_ids 则无需传此参数。

Dataset 结构

data_source_type string (必选)数据源类型,可选值:
  • oss_mount(挂载 OSS 文件)
  • file_id(由文件管理服务 API 上传的文件)
mount_storage object (条件必选)数据源类型为 oss_mount 时必填。OSS 挂载信息。

属性

region string (必选)要挂载的 OSS Bucket 所属地域。支持北京(cn-beijing)和新加坡(ap-southeast-1)。bucket string (必选)要挂载的 OSS Bucket 名称。file_path string (必选)要挂载的 OSS 文件路径(object key)。对包含多个文件的数据集,使用其 data.jsonl 的文件路径。与使用 file_id 的方式不同,需要将未经压缩的数据集文件夹整体上传到 OSS,不支持 zip 文件。
file_id string (条件必选)数据源类型为 file_id 时必填。文件 ID,由上传文件 API 产生。
validation_datasets Array of Dataset (可选)验证集文件列表。结构同training_datasetsvalidation_file_ids 二选一。若两者均不提供,系统会从训练集中自动划分。job_name string (可选)调优任务名称。model_name string (可选)调优完成后的模型名称。
curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
    "model": "wan2.7-i2v",
    "training_file_ids": [
        "<替换为训练数据集的文件id>"
    ],
    "training_type": "efficient_sft",
    "hyper_parameters": {
        "n_epochs": 50,
        "batch_size": 1,
        "learning_rate": 2e-5,
        "split": 0.9,
        "max_split_val_dataset_sample": 5,
        "eval_epochs": 20,
        "max_pixels": 102400,
        "save_total_limit": 10,
        "lora_rank": 32,
        "lora_alpha": 32
    }
}'

响应参数

request_id string请求的唯一标识符。output object任务详情。

属性

job_id string模型微调任务唯一标识,用于查询任务详情、日志、取消或删除任务。生成规则:ft-{yyyyMMddHHmm}-{4位uuid}job_name string模型微调任务名称。status string微调训练任务的状态:
  • PENDING:训练待开始。
  • QUEUING:训练正在排队(同一时间只能运行一个微调任务)。
  • RUNNING:训练正在进行中。
  • SUCCEEDED:训练成功。
  • FAILED:训练失败。
  • CANCELED:训练已取消。
  • CANCELING:训练正在取消中。
finetuned_output string微调后产出的新模型ID,部署和调用时需要用到。任务状态为 SUCCEEDED 时返回。model string使用的基准模型。base_model string使用的基准模型。training_file_ids array兼容旧版字段,新任务始终返回空数组,请使用 training_datasetstraining_datasets Array of Dataset训练数据集列表。validation_file_ids array兼容旧版字段,新任务始终返回空数组,请使用 validation_datasetsvalidation_datasets Array of Dataset验证数据集列表。若未指定验证集,为空数组。hyper_parameters object实际使用的超参数。training_type string模型微调的训练方式。create_time string任务创建时间。end_time string任务结束时间。任务状态为 SUCCEEDED、FAILED 或 CANCELED 时返回。usage integer微调任务消耗的 Token 数。任务状态为 SUCCEEDED 或 CANCELED 时返回。workspace_id string阿里云百炼API Key所属的业务空间ID。请参见获取Workspace IDuser_identity string用户标识,阿里云账号ID。creator string创建人的阿里云账号ID。modifier string修改人的阿里云账号ID。group string模型微调任务分组。max_output_cnt integer训练期间最多保存的 checkpoint 数量。等同于超参数 save_total_limit 的值。
code string错误码。调用失败时返回。请参见下方错误码表。message string错误详情描述。调用失败时返回。
  • 成功响应示例
  • 错误响应示例
重点关注:output.job_id(任务ID)、output.finetuned_output(微调后产出的新模型名称)。
{
    "request_id": "0eb05b0c-02ba-414a-9d0c-xxxxxxxxx",
    "output": {
        "job_id": "ft-202511111122-xxxx",
        "job_name": "ft-202511111122-xxxx",
        "status": "PENDING",
        "finetuned_output": "wan2.5-i2v-preview-ft-202511111122-xxxx",
        "model": "wan2.5-i2v-preview",
        "base_model": "wan2.5-i2v-preview",
        "training_file_ids": [],
        "training_datasets": [
            {
                "data_source_type": "file_id",
                "file_id": "xxxxxxxxxxxx"
            }
        ],
        "validation_file_ids": [],
        "validation_datasets": [],
        "hyper_parameters": {
            "n_epochs": 50,
            "batch_size": 2,
            "learning_rate": 2.0E-5,
            "split": 0.9,
            "eval_epochs": 20
        },
        "training_type": "efficient_sft",
        "create_time": "2025-11-11 11:22:22"
    }
}

错误码

如果调用失败并返回报错信息,请参见下表进行排查。

HTTP 状态码

错误码

解决方案

400

InvalidParameter

参数错误,缺少参数或者参数格式问题等。根据错误信息修正您的参数。

400

UnsupportedOperation

当资源处于特定状态时,无法对其进行操作。待要操作的资源到达可操作状态时再进行操作。

404

NotFound

要查询/操作的资源不存在。检查资源ID是否错误。

409

Conflict

已存在同名部署实例,需要指定后缀进行区分。

429

Throttling

资源的创建触发平台限制。删除不再使用的模型。如您确实需要提高调优任务的并发量或保留更多调优成功的模型,请联系商务经理。

500

InternalError

内部错误。记录 request_id,通过工单联系阿里云工程师进行排查。

下一步

调优为异步操作,调用本接口后可通过查询和管理调优任务接口查询调优任务状态。