新建模型训练任务

POST/open/monkey/train

接口能力

使用一组图片进行模型微调训练，让 AI 学习这一组图片的共同特征（比如风格、人物、物体），得到专属模型。

积分扣除规则

每次训练任务扣积分 = (steps + text_encoder_steps) * 0.4

四舍五入到 1 （取整数）
每次任务不足 1 积分按 1 积分算

举例：用户上传 10 张图，设置 steps = 1000, text_encoder_steps = 100，则扣积分 (1000 + 100) * 0.4 = 440

请求参数

Header 参数

Content-Type

string

必需

示例值:

application/json

Authorization

string

必需

此值可以在开放平台(https://open.creator.nolibox.com) - 应用列表 - 操作中的"TOKEN"中获取。计算方式："Basic " + Base64.encode(App Key:App Secret)

示例值:

Basic xxxxxxxxxx

name

string

新模型名称

必需

modelId

string

必需

基础模型 id，可以选择内置的 sd，nai 模型，也可以使用自己训练好的模型 ID

images

array[string]

训练用图片URLs

必需

prompt

string

提示词

必需

resolution

enum<integer>

分辨率

必需

枚举值:

256512768

steps

integer

迭代步数

必需

>= 100<= 400

learningRate

number

学习率

必需

>= 0.000001<= 0.000005

lrScheduler

enum<string>

学习率调整策略

必需

枚举值:

linearcosinecosine_with_restartspolynomialconstant_with_warmupconstant

textEncoderTrainSteps

integer

必需

默认为 0，即不训练 text encoder，大于 0 的话则会开启训练，并训练对应的步数，推荐的范围在 350-600

默认值:

saveNSteps

integer

必需

每训练 N 步保存一次 ckpt，默认为 0，即不保存。有效值最小为 200

{
  "name": "string",
  "modelId": "string",
  "images": [
    "string"
  ],
  "prompt": "string",
  "resolution": 256,
  "steps": 100,
  "learningRate": 0.000001,
  "lrScheduler": "linear",
  "textEncoderTrainSteps": 0,
  "saveNSteps": 0
}

示例代码

返回响应

成功(200)

HTTP 状态码: 200

内容格式: JSONapplication/json

code

integer

必需

0:成功其他:异常

data

object

必需

string

训练任务id

必需

msg

string

消息

必需

{
  "code": 0,
  "data": {
    "id": "63ede60dbc8aedf33528a028"
  },
  "msg": "success"
}

最后修改时间： 2 年前