使用步骤
您可以在微调任务页面，点击创建微调任务。
## 2. 任务设置在创建微调任务的界面，您需要填写模型名称。
任务类型关于任务类型，目前我们只支持对 720p-4s 的图生视频 2.0 模型进行微调，未来还会进一步扩展。
参数配置
根据您任务的复杂程度，您可以在参数配置里调节训练所需的参数，不同的参数会影响训练效果、训练时长及价格。
参数配置 | 默认值 | 参数说明 |
|---|---|---|
Learning rate multiplier | 1.0 | - 用于调整学习率的系数。较小的学习率有助于避免过拟合，但会增加收敛所需训练步数。 - 取值范围为0.510，默认值为1 |
Batch Size | 8 | - 训练时每一步采用的样本数量。通常更大的Batch Size适合处理较复杂的任务或较大的数据集。 - 取值范围为4、8，默认值为8 - 对价格有影响，Batch Size 越大成本越高 |
Step | 4000 | - 训练模型的步数，通常数据越多、任务复杂度越高步数设置越高。建议高难度任务设为 4000 步，低难度的任务设为 2000 步。 - 取值范围为10004000，以千为单位取整，默认值为4000 - 对价格有影响，Step 越大成本越高 |
Rank | 64 | - 模型可训练的参数，rank 越大可训练的参数越多，面对更复杂的任务可以尝试选择更大的 Rank 值，最大的 Rank 比最小的 Rank 推理时也会慢1s左右。 - 取值范围为64、128、256，默认值为64 |
一般情况下，建议直接使用平台提供的默认参数进行微调训练，以获得稳定可靠的效果。 | ||
若目标任务相对简单（如仅通过提示词已有 40% 以上的成功率），可适当调整参数以节省训练成本与时间。推荐优先尝试在默认 Batch Size 下，将 Step 数下调至 2000 或低。 |
模型提示词
在开始微调前，需为目标任务提供一条统一的提示词（Prompt），用于描述训练视频的共性特征，该提示词也将在模型调用时使用。
注意事项：
- 无需特殊格式，只需清晰表达视频中的共同行为或场景特征。例如，若目标为“拥抱”动作，可写作：“图中的两个人开始拥抱到一起”。
- 提示词长度不作限制，支持中英文，建议语言简洁明了，无需过度复杂化。
完成创建后，您的任务会开始排队，在微调任务页面会显示当前的任务状态和预计完成时间。
排队期间您可以随时编辑调整您的任务配置和数据，编辑任务设置可能会出现需要新增积分或者退回积分的情况。如果您在排队期间取消任务，我们会自动退回积分。
正式开始训练和训练完成时，我们会以短信的形式通知您。
训练完成后，微调模型将会自动部署，您可以使用 API 调用微调的模型。
排队期间您可以随时编辑调整您的任务配置和数据，编辑任务设置可能会出现需要新增积分或者退回积分的情况。如果您在排队期间取消任务，我们会自动退回积分。
正式开始训练和训练完成时，我们会以短信的形式通知您。
训练完成后，微调模型将会自动部署，您可以使用 API 调用微调的模型。