入口1：在模型广场进入模型详情页面中，点击右上角的 模型精调 按钮。
入口2：在模型精调页面，点击左上角 创建精调任务 按钮。
填写模型精调任务表单，包括任务名称、可见范围，选择希望精调的基座模型、训练方式、精调使用的数据集等，具体填写说明见下表。
模型精调表单配置字段填写说明
字段名 | 是否必填 | 描述及填写规范 |
|---|---|---|
任务名称 | 是 | 给本次精调任务命名，方便记录检索；支持1～200位可见字符，且只包含大小写字母、中文、数字、中划线、下划线 |
任务描述 | 否 | 给本次精调任务添加除名称以外的其他描述信息，方便多次迭代版本，重要信息记录；包含大小写字母、中文、数字、中划线、下划线 |
训练类型 | 是 | 平台提供多种训练方法：SFT精调、继续预训练、直接偏好学习 |
模型选择 | 是 | 下拉选择精调基于的基础模型，目前平台仅开放了豆包模型 |
参数配置 | 是 | 具体参数见精调任务页面表单，平台有提供默认值作为推荐，用户可根据具体需求进行调整 |
产出数量 | 是 | 训练完成后保存的模型数量，产出模型将自动导出至模型仓库。也可以在任务详情页的模型产出页签下载模型。 |
训练集 | 是 | Train Set，用于训练模型以及确定参数；精调数据集格式可参考页面格式说明，支持上传训练集文件、从TOS导中导入2种方式 |
混入预置数据集 | 否 | 在用户上传的训练集数据中混入豆包模型的SFT（Supervised Fine Tuning，有监督微调）数据，混入比例表示混合后SFT数据占总数据量的比例，可调节范围：1-99%；平台默认关闭，用户可根据自己需求选择打开； |
验证集 | 否 | Validation Set，模型训练过程中，用于确定网络结构以及调整模型的超参数；平台默认关闭，用户可根据自己需求选择打开，可以从训练集中随机分割一定比例作为验证集，也可以上传独立于训练集的数据集，数据格式可参考页面格式说明，数据集支持从本地上传或从TOS导入 |
注意
- 打开「混入预置SFT数据」功能会增加训练数据量，可能会产生额外的训练费用，具体请见右上角训练费用预估。
- 打开「验证集」后，会跟训练集一起计算总 tokens ，来计算训练费用，若验证集选择从训练集中按比例分割，则不会增加总 tokens 。
数据集导入成功大约5秒后，右侧栏会显示本次模型精调任务所需的训练费用预估。确认无误后，点击“提交精调任务”按钮创建精调任务。
当前模型精调支持上传或导入jsonl格式数据集文件，详细格式说明请参见模型精调数据集格式说明。