微调主流开源模型。

在 Qwen 和 Llama 基础模型上做 LoRA 微调，任务 API 采用 OpenAI 格式。训练完成后，下载你的适配器。

获取 API 密钥 API 与文档

主流开源基础模型。

Qwen 阿里通义千问的开源模型，多种规模。
Llama Meta 的开源模型，多种规模。

Llama 基础模型的微调：Built with Llama。

三步完成。

上传你的数据。

JSONL 格式的对话样本，和 OpenAI 微调用的格式一样。
创建任务。

一次调用：基础模型、训练文件、方法。用 OpenAI 的 SDK 就行。
下载你的适配器。

LoRA 权重归你，拿去在任何地方使用。

每个训练任务同时也在挖矿。

训练在计算之中和步骤之间的空隙里挖 $PEARL。同一份算力，GPU 拿两份收入。

Peryn 如何运作

OpenAI 格式的任务 API。

用 OpenAI 的 SDK 和熟悉的调用：换上我们的 base URL 和你的密钥。

import osfrom openai import OpenAI client = OpenAI(base_url="https://api.peryn.ai/v1",api_key=os.environ["PERYN_API_KEY"],) data = client.files.create(file=open("train.jsonl", "rb"), purpose="fine-tune")job = client.fine_tuning.jobs.create(model="llama-3.1-8b-instruct",training_file=data.id,method={"type": "supervised"},)print(job.id, job.status)