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人物形象训练

说明

支持的领域 / 任务：aigc /facechain人物写真生成

对上传的图像压缩包进行模型训练，从而获得该图像中对应人物的resource，基于该resource可以实现人物的写真生成。

人物形象训练是人物写真生成的前置环节，只有在针对某人物进行形象训练并成功获得形象resource后，才可基于此进行生成。

模型概览

模型名

模型简介

facechain-finetune

对上传的图像进行模型训练，从而获得该图像中对应人物的resource，基于该resource可以实现人物的写真生成。

HTTP调用接口

功能描述

本接口为模型定制类服务，需要相对较长的算法调用时间，所以在接口层面采用了异步调用的方式进行任务提交，在通过任务接口提交作业之后，系统会返回对应的作业ID，随后可以通过对模型定制类任务的查询/管理接口进行相应操作。

前提条件

说明

接口限制：对单账户（含主账号与RAM子账号）任务下发接口限制QPS为2，并发任务数量限制为1。

准备训练数据

准备1~10张包含人脸的图片，您可以通过以下方式将这些图片提供给训练服务：

1、将这些图片存储在文件服务（例如阿里云oss）中，并生成授权的访问链接【推荐】

2、如果您没有合适的文件服务，可以将这些图片分别或打包成zip文件上传至大模型服务平台提供的模型定制文件管理服务中，并获取file_id。

文件管理

您可以使用DashScope提供的文件服务来管理您的训练文件，详细的api请参考模型定制文件管理服务。

步骤1：创建模型定制任务

POST https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes
功能描述

完成训练数据的上传之后，就可以使用在上传之后得到的 file_id 发起facechain模型定制任务。

入参描述

字段

类型

传参方式

必选

描述

示例值

Content-Type

String

Header

是

请求类型：application/json

application/json

Authorization

String

Header

是

API-Key，例如：Bearer sk-xxxx

Bearer sk-xxxx

model

String

Body

是

用于定制的基础模型名

facechain-finetune

training_file_ids

Array

Body

是

训练集文件列表，此处使用前述准备好的训练文件，支持url、file_id及两者混合

[ "https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/samples/fine-tune/facechain/sample1.jpg","https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/samples/fine-tune/facechain/sample2.jpg","https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/samples/fine-tune/facechain/sample3.jpg"]

出参描述

字段

类型

描述

示例值

request_id

String

本次请求的唯一标识符，用于问题排查和日志追踪

7574ee8f-38a3-4b1e-9280-11c33ab46e51

output.status

String

任务状态。可选值包括：

  • PENDING：任务排队中

  • RUNNING：任务处理中

  • SUCCEEDED：任务执行成功

  • FAILED：任务执行失败

  • CANCELED：任务取消成功

  • UNKNOWN：任务不存在或状态未知

PENDING

output.job_id

String

系统生成的唯一任务 ID，用于查询该定制训练任务

ft-202509020951-f8bf

output.job_name

String

任务名称，通常与任务 ID 一致

ft-202509020951-f8bf

output.finetuned_output

String

定制完成后生成的模型名称，后续推理调用需使用此模型

facechain-finetune-ft-202509020951-f8bf

output.model

String

定制任务使用的模型标识

facechain-finetune

output.base_model

String

定制任务使用的基准模型，即预训练模型

facechain-finetune

output.training_file_ids

Array

用于模型训练的输入文件 URL 列表（支持多个）

[ "https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/samples/fine-tune/facechain/sample1.jpg"]

output.validation_file_ids

Array

用于模型验证的文件 URL 列表，可为空表示无验证集

[]

output.hyper_parameters

Object

训练过程中使用的超参数配置，默认返回为空

{}

output.training_type

String

定制模型的训练方式，当前固定为：sft

sft

output.create_time

String

任务创建时间，格式为

YYYY-MM-DD HH:mm:ss

2025-09-02 09:51:02

output.workspace_id

String

调用 API 所使用的 API-Key 所属的业务空间ID

llm-dmt509ikxxxxxx

output.user_identity

String

调用 API 的账号唯一用户标识（UID）

12402258xxxxxx

output.modifier

String

最近一次修改该任务的用户 UID

12402258xxxxxx

output.creator

String

该训练任务的创建者用户 UID

12402258xxxxxx

output.group

String

任务所属的逻辑分组标签

facechain

请求示例

说明

需要使用您的API-KEY替换示例中的 <YOUR-DASHSCOPE-API-KEY> ，代码才能正常运行。

curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes' \
--header 'Authorization: Bearer <YOUR-DASHSCOPE-API-KEY>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
    "model": "facechain-finetune",
    "training_file_ids": [
        "https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/samples/fine-tune/facechain/sample1.jpg"
    ]
}'

响应示例

{
    "request_id": "b6c9e77d-02a1-4a70-b127-xxxxxx",
    "output": {
        "job_id": "ft-202509020951-f8bf",
        "job_name": "ft-202509020951-f8bf",
        "status": "PENDING",
        "finetuned_output": "facechain-finetune-ft-202509020951-f8bf",
        "model": "facechain-finetune",
        "base_model": "facechain-finetune",
        "training_file_ids": [
            "https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/samples/fine-tune/facechain/sample1.jpg"
        ],
        "validation_file_ids": [],
        "hyper_parameters": {},
        "training_type": "sft",
        "create_time": "2025-09-02 09:51:02",
        "workspace_id": "llm-dmt509ikxxxxxx",
        "user_identity": "12402258xxxxxx",
        "modifier": "124022586xxxxxx",
        "creator": "1240225868xxxxxx",
        "group": "facechain"
    }
}

步骤2：查询定制任务的状态

说明

需要使用真实的job_id替换示例中的<job_id>，代码才能正常运行。

GET https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes/<job_id>
功能描述

查询模型定制任务的状态，并在任务完成之后获取对应的任务结果。当训练任务成功之后，就可以使用对应的 finetuned_output 内容做推理调用。

入参描述

字段

类型

传参方式

必选

描述

示例值

Content-Type

String

Header

是

请求类型：application/json

application/json

Authorization

String

Header

是

API-Key，例如：Bearer sk-xxxx

Bearer sk-xxxx

job_id

String

URL

是

需要查询的作业 id

ft-202509020951-f8bf

出参描述

字段

类型

描述

示例值

request_id

String

本次请求的唯一标识符，用于问题排查和日志追踪

7574ee8f-38a3-4b1e-9280-11c33ab46e51

output.status

String

任务状态。可选值包括：

  • PENDING：任务排队中

  • RUNNING：任务处理中

  • SUCCEEDED：任务执行成功

  • FAILED：任务执行失败

  • CANCELED：任务取消成功

  • UNKNOWN：任务不存在或状态未知

PENDING

output.job_id

String

系统生成的唯一任务 ID，用于查询该定制训练任务

ft-202509020951-f8bf

output.job_name

String

任务名称，通常与任务 ID 一致

ft-202509020951-f8bf

output.finetuned_output

String

定制完成后生成的模型名称，后续推理调用需使用此模型

facechain-finetune-ft-202509020951-f8bf

output.model

String

定制任务使用的模型标识

facechain-finetune

output.base_model

String

定制任务使用的基准模型，即预训练模型

facechain-finetune

output.training_file_ids

Array

用于模型训练的输入文件 URL 列表（支持多个）

[ "https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/samples/fine-tune/facechain/sample1.jpg"]

output.validation_file_ids

Array

用于模型验证的文件 URL 列表，可为空表示无验证集

[]

output.hyper_parameters

Object

训练过程中使用的超参数配置，默认返回为空

{}

output.training_type

String

定制模型的训练方式，当前固定为：sft

sft

output.create_time

String

任务创建时间，格式为

YYYY-MM-DD HH:mm:ss

2025-09-02 09:51:02

output.workspace_id

String

调用 API 所使用的 API-Key 所属的业务空间ID

llm-dmt509ikxxxxxx

output.user_identity

String

调用 API 的账号唯一用户标识（UID）

12402258xxxxxx

output.modifier

String

最近一次修改该任务的用户 UID

12402258xxxxxx

output.creator

String

该训练任务的创建者用户 UID

12402258xxxxxx

output.group

String

任务所属的逻辑分组标签

facechain

output.usage

Int

训练次数，用于计量计费

1

请求示例

说明

需要使用您的API-KEY替换示例中的 <YOUR-DASHSCOPE-API-KEY> ，代码才能正常运行。

curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes/ft-202509020951-xxxx' \ 
--header 'Authorization: Bearer <YOUR-DASHSCOPE-API-KEY>' \
--header 'Content-Type: application/json'

响应示例

{
    "request_id": "fcfb99e6-7ae5-48b2-acca-xxxxxx",
    "output": {
        "job_id": "ft-202509020951-f8bf",
        "job_name": "ft-202509020951-f8bf",
        "status": "SUCCEEDED",
        "finetuned_output": "facechain-finetune-ft-202509020951-f8bf",
        "model": "facechain-finetune",
        "base_model": "facechain-finetune",
        "training_file_ids": [
            "https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/samples/fine-tune/facechain/sample1.jpg"
        ],
        "validation_file_ids": [],
        "hyper_parameters": {},
        "training_type": "sft",
        "create_time": "2025-09-02 09:51:02",
        "workspace_id": "llm-dmt509ikfxxxxxxx",
        "user_identity": "1240225868xxxxxx",
        "modifier": "1240225868xxxxxx",
        "creator": "1240225868xxxxxx",
        "end_time": "2025-09-02 09:56:04",
        "group": "facechain",
        "usage": 1
    }
}

其他更多定制任务的列举、删除等能力，请参考模型定制API详情

状态码说明

大模型服务平台通用状态码请查阅：错误信息

同时本模型还有如下特定错误码：

http状态码

错误码（code）

错误信息（message）

含义说明

处理方式

400

InvalidParameter

Missing training files

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

The fine-tune job can not be deleted because it is succeeded,failed or canceled

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

Not found!

要查询/操作的资源不存在

检查要查询/操作的资源id是否错误

409

Conflict

Model instance xxxxx already exists, please specify a suffix

已存在deployed_model名为xxxxx的部署实例，需要指定后缀进行区分

为部署指定唯一的后缀

429

Throttling

Too many fine-tune job in running, please retry later

资源的创建触发平台限制

稍后再试

500

InternalError

Internal server error!

内部错误

记录reqeust_id，通过工单联系阿里云

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