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大模型应用

用阿里云百炼 CLI 精调并部署自有模型（数据校验到上线全流…

当需要基于阿里云百炼平台精调/微调自己的模型（SFT/LoRA/DPO/CPT，文本/语音/图像）并部署成服务时，用 bl 命令走完数据校验、上传、建任务、看进度、导出、部署的完整链路。

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GDI C 38/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 59/100 ×0.15

适用场景

用阿里云百炼 CLI 精调并部署自有模型特定

解决思路

  1. 执行前先阅读共享协议 bailian-protocol 的 SKILL.md（版本与更新预检清单、安装与鉴权、CLI 错误上报）；若该文件缺失，停止并运行 `bl skill init`，不要猜测鉴权或授权方式。
  2. 命令细节以 `reference/`（dataset / finetune / deploy）和 `bl <command> --help` 为准，不要猜参数。
  3. 按顺序走端到端流程：1) `bl dataset validate --file train.jsonl [--schema chatml|dpo|cpt|tts|image]` 校验数据；2) `bl dataset upload --file train.jsonl` 上传并拿到 file-id；3) `bl finetune text|audio|image create --base-model <base> --datasets <file-id|path>` 建任务；4) `bl finetune watch --job-id ft-xxx`（或 get / logs）看进度；5) `bl finetune checkpoints --job-id ft-xxx` 挑 checkpoint；6) `bl finetune export --job-id ft-xxx --checkpoint ckpt-N --model-name my-model` 导出；7) `bl deploy text|audio|image create --model-name my-model --display-name my-svc` 部署服务。
  4. 不确定基础模型支持哪些训练方法时，用 `bl finetune capability --base-model <base>` 或 `--training-type sft|sft-lora|dpo|cpt` 查询。
  5. 文本 `--training-type` 取值：`sft` / `sft-lora` / `dpo` / `dpo-lora` / `cpt`；音频基础模型包括 `cosyvoice-v3-flash`；图像基础模型包括 `wan2.7-image-pro`。
  6. 部署计划：音频默认 `--plan mu`；文本/图像默认 `lora`。
  7. 遇到 `risk: high` 或 `requires_confirmation` 时遵循 bailian-protocol，绝不自动加 `--yes`。
  8. 按意图选命令：数据校验/上传用 `bl dataset validate` / `upload`（`.jsonl` 或 `.zip`）；数据集列表/详情/删除用 `bl dataset list` / `get` / `delete`；建精调任务用 `bl finetune text|audio|image create`；任务列表/详情/跟踪用 `bl finetune list` / `get` / `watch` / `logs`；产物与导出用 `bl finetune checkpoints` / `export`；取消/删除任务用 `bl finetune cancel` / `delete`；可训练能力查询用 `bl finetune capability`；部署与生命周期用 `bl deploy text|audio|image create`、`list` / `get` / `update` / `scale` / `delete` / `models`。
  9. 查询吞吐预留用 `bl deploy list --plan ptu` / `bl deploy get`；查询容量实例用 `bl deploy capacity list` / `get`；查询/等待容量操作用 `bl deploy operation get` / `wait`；购买/扩缩/续费/释放容量用 `bl deploy capacity create` / `scale` / `renew` / `delete`；退订预付费实例用 `bl deploy capacity unsubscribe`（生成计费控制台退款链接）；配置 ModelCode 溢出策略用 `bl deploy overflow`。
  10. 注意只读查询：`capacity list` / `get`、`operation get` / `wait`、`deploy list` / `get` 是只读的；容量值单位为 kTPM，effective、configured、target 容量含义不同；`deploy list --status` 只在本地过滤已取页面，服务端总数未过滤；`operation get` 把状态当数据返回，`operation wait` 失败或超时以非零退出，成功后刷新容量；使用 API 返回的 ID；等待不会重试写操作。
  11. 高风险写操作（`capacity create` / `scale` / `renew` / `delete` 和 `overflow`）：先用 `--dry-run` 预览，再用运行时注入的 `--yes` 确认；每次写只提交一次、绝不自动重试；HTTP 200 不代表成功，需传 `--wait` 或检查 `operation_status`。
  12. 扩缩容数值是单个实例的绝对 kTPM，不是增量也不是 ModelCode 总量，零不等于释放；`capacity delete` 释放实例但保留 ModelCode；活跃的预付费实例不能 DELETE——运行 `capacity unsubscribe --instance-id <id>` 拿到计费控制台退款链接并在那里完成（没有退款 API）；释放以 `deleted=true` 确认；`overflow` 作用于整个 ModelCode 而非单个实例；没有估算器或独立自动续费端点，续费设置随购买/扩缩/续费一起提交。
  13. 部署完成后试用模型或生成内容，软交接给 skill `bailian-gen`（媒体）或 `bl text chat`（回退：`bl image|video|text --help`）。
  14. 不确定选哪个基础模型时，交接给 `bailian-model-recommend` / `bl advisor recommend`。
  15. 训练配额/用量问题交接给 skill `bailian-cli`（回退：`bl quota` / `bl usage --help`）。

适用边界 · 注意事项