> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.mka1.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Recuperar un trabajo de ajuste fino > Obtener información sobre un trabajo de ajuste fino. ## OpenAPI ````yaml https://apigw.mka1.com/speakeasy.json?language=es get /api/v1/llm/fine_tuning/jobs/{fine_tuning_job_id} openapi: 3.1.1 info: title: MKA1 API version: 1.1.0 description: >- La API MKA1 es una API RESTful que proporciona acceso a la plataforma MKA1. Aprende cómo comenzar con la API y el SDK de TypeScript [aquí](https://mka1.apidocumentation.com/guides/getting-started). license: name: Propietario servers: - url: https://apigw.mka1.com description: MKA1 API Gateway - url: / description: Relative server URL (configurable via SDK constructor) security: [] tags: - name: Resource Authorization description: >- Gestiona permisos para recursos LLM. Crea recursos, otorga/revoca permisos y elimina recursos. Solo los propietarios de recursos pueden otorgar, revocar o eliminar permisos. x-displayName: Autorización de Recursos - name: Embeddings description: >- Puntos finales de la API de incrustación de texto para generar representaciones vectoriales del texto. Crea incrustaciones semánticas para búsqueda, agrupamiento y coincidencia de similitudes utilizando varios modelos de incrustación. x-displayName: Incrustaciones - name: Feedback description: >- API de retroalimentación del usuario para calificar y comentar sobre las completaciones de chat. Recopila calificaciones de pulgares arriba/abajo y comentarios detallados para mejorar las respuestas del modelo y rastrear la satisfacción del usuario. x-displayName: Retroalimentación - name: Images description: >- Puntos finales de la API de generación de imágenes para crear imágenes a partir de descripciones de texto. Genera imágenes con control sobre el tamaño, la calidad y el estilo. x-displayName: Imágenes - name: MCP Vault description: >- API de bóveda MCP para almacenar configuraciones de servidor MCP propiedad del usuario y credenciales encriptadas. Los agentes hacen referencia a los ID de la bóveda para que los secretos se resuelvan solo en el momento de la ejecución de la herramienta. x-displayName: Bóveda MCP - name: Speech description: >- Puntos finales de la API de voz para el procesamiento de audio. Convierte texto en habla natural (TTS) o transcribe el habla a texto (STT) en diferentes idiomas. x-displayName: Discurso - name: Usage description: >- API de seguimiento de uso y análisis para monitorear el consumo de tokens, la cantidad de solicitudes y el análisis de costos. Visualiza estadísticas detalladas por usuario, modelo y período de tiempo. x-displayName: Uso - name: Extract description: >- API de extracción de datos estructurados para extraer información de archivos. Define esquemas JSON para extraer datos estructurados de imágenes, PDFs y documentos. Soporta plantillas de esquemas reutilizables. x-displayName: Extracción - name: Text Classification description: >- API de clasificación de texto para categorizar texto en etiquetas predefinidas. Utilice modelos de IA para clasificar el contenido del texto para análisis de sentimientos, categorización de temas y moderación de contenido. x-displayName: Clasificación de Texto - name: Responses description: >- API de respuestas impulsadas por agentes para crear agentes de IA con uso autónomo de herramientas. Crea asistentes conversacionales que pueden utilizar búsqueda en la web, operaciones con archivos, generación de imágenes, ejecución de código, simulación de uso de computadoras e integraciones de MCP. Soporta procesamiento en segundo plano, transmisión y seguimiento de estado en tiempo real. x-displayName: Respuestas - name: Files description: >- API de gestión de archivos para cargar, almacenar y gestionar archivos con expiración automática e integración con S3. Carga archivos que se pueden usar con Asistentes, Almacenes Vectoriales y otras funciones. Los archivos se almacenan en S3 con metadatos rastreados en PostgreSQL. Soporta la limpieza automática de archivos expirados. x-displayName: Archivos - name: Vector Stores description: >- API de almacenamiento de vectores para almacenar y buscar documentos utilizando incrustaciones. Crea almacenes de vectores, sube archivos con fragmentación automática y generación de incrustaciones, y realiza búsquedas semánticas. Los archivos se procesan de forma asincrónica utilizando flujos de trabajo de Temporal para durabilidad. Soporta limpieza automática de almacenes caducados y LanceDB para almacenamiento eficiente de vectores. x-displayName: Almacenes de Vectores - name: Conversations description: >- API de gestión de conversaciones para almacenar y recuperar el estado de la conversación a través de llamadas a la API de respuesta. Crea conversaciones, añade elementos (mensajes de usuario, mensajes del asistente, mensajes del sistema) y mantiene el historial de la conversación. Soporta seguimiento de metadatos y gestión del estado del diálogo en múltiples turnos. x-displayName: Conversaciones - name: Guardrails description: >- API de salvaguardias de seguridad de IA para configurar la moderación de contenido y las políticas de seguridad. Configura listas de palabras prohibidas, detección de inyección de mensajes y prevención de filtración de mensajes del sistema. Las salvaguardias se aplican a todas las solicitudes de una cuenta y se pueden probar antes del despliegue. x-displayName: Barandillas - name: Models description: >- API de listado de modelos para descubrir modelos disponibles. Devuelve IDs de modelos, propiedad y metadatos para todos los modelos registrados en la puerta de enlace. x-displayName: Modelos - name: Skills description: >- API de habilidades para gestionar paquetes de instrucciones y archivos versionados siguiendo el estándar de Habilidades del Agente. Crea, versiona y descarga paquetes de habilidades reutilizables que incluyen manifiestos SKILL.md para entornos de agentes. x-displayName: Habilidades - name: Chat Completions description: >- **Obsoleto: Usa la API de Respuestas (`/api/v1/llm/responses`) en su lugar.** Puntos finales de completación de chat con soporte para transmisión, llamadas a herramientas y múltiples proveedores. x-deprecated: true x-displayName: Completaciones de Chat - name: Batches x-displayName: Lotes - name: Evals x-displayName: Evaluaciones - name: Fine-Tuning x-displayName: Ajuste fino - name: Memory Stores x-displayName: Almacenes de memoria - name: Prompts x-displayName: Sugerencias - name: API Key x-displayName: Clave de API - name: Organization x-displayName: Organización - name: Cluster Admin x-displayName: Administrador de clúster - name: Sessions description: Crear, inspeccionar, acceder y terminar sesiones de sandbox. x-displayName: Sesiones - name: Browser description: >- Conéctate a las sesiones del navegador a través del proxy del puerto de la puerta de enlace. Las sesiones del navegador exponen un punto final del Protocolo de DevTools de Chrome en el puerto 9222. x-displayName: Navegador - name: Execution description: >- Ejecutar comandos de shell y código dentro de una sesión de sandbox existente. x-displayName: Ejecución - name: Workspace description: >- Inspeccionar el manifiesto del espacio de trabajo, transferir archivos o archivos comprimidos, y descargar artefactos generados. x-displayName: Espacio de trabajo - name: Sandbox Usage description: >- Agrega estadísticas de uso de sandbox entre sesiones, ejecución y operaciones del espacio de trabajo. x-displayName: Uso de Sandbox - name: Sandbox Pricing description: >- Gestión de administrador de clúster de la tarjeta de tarifas de cómputo del entorno aislado utilizada para el gasto presupuestado. x-displayName: Precios de Sandbox - name: Agents description: Crea y gestiona definiciones de agentes reutilizables. x-displayName: Agentes - name: Agent Versions description: >- Inspeccionar el historial de configuración de un agente y revertir a una versión anterior. x-displayName: Versiones de Agente - name: Agent Runs description: >- Ejecutar agentes guardados e inspeccionar los resultados de ejecución persistidos. x-displayName: Ejecuta Agentes - name: Agent Schedules description: >- Crea y gestiona ejecuciones de agentes programadas o recurrentes guardadas. x-displayName: Horarios de Agentes - name: schema-4_other x-displayName: otro - name: Budgets x-displayName: Presupuestos - name: Settings x-displayName: Configuración - name: Deployments description: Servidores de inferencia de larga duración. x-displayName: Implementaciones - name: Fine-Tune Jobs description: Enviar, monitorear y cancelar trabajos de ajuste fino. x-displayName: Trabajos de ajuste fino - name: Container Images description: Imágenes de contenedor personalizadas para implementaciones y trabajos. x-displayName: Imágenes de contenedores - name: Serving Models description: Modelos registrados para implementación y ajuste fino. x-displayName: Sirviendo modelos - name: Volumes description: Almacenamiento persistente para pesos y puntos de control. x-displayName: Volúmenes - name: Secrets description: Credenciales inyectadas en tus cargas de trabajo. x-displayName: Secretos - name: Accelerators description: Tipos de aceleradores disponibles (GPU, NPU, TPU). x-displayName: Aceleradores paths: /api/v1/llm/fine_tuning/jobs/{fine_tuning_job_id}: get: tags: - Fine-Tuning summary: Recuperar un trabajo de ajuste fino description: Obtener información sobre un trabajo de ajuste fino. operationId: retrieveFineTuningJob parameters: - name: fine_tuning_job_id in: path required: true schema: type: string example: ftjob_aa87e2b1112a455b8deabed784372198 responses: '200': description: Está bien content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/FineTuningJob' example: id: ftjob_aa87e2b1112a455b8deabed784372198 object: fine_tuning.job created_at: 1704067200 model: meetkai:functionary-medium training_file: file_abc123 validation_file: null fine_tuned_model: null organization_id: org-123 status: running result_files: [] seed: 42 hyperparameters: n_epochs: 3 batch_size: auto learning_rate_multiplier: auto method: type: supervised supervised: hyperparameters: n_epochs: 3 finished_at: null estimated_finish: null trained_tokens: null error: null integrations: null metadata: experiment: v1 suffix: my-model security: - bearerAuth: [] x-codeSamples: - lang: python label: Python (SDK) source: |- from meetkai_mka1 import SDK with SDK( bearer_auth="", ) as sdk: res = sdk.llm.fine_tuning.retrieve(fine_tuning_job_id="ftjob_aa87e2b1112a455b8deabed784372198") # Handle response print(res) - lang: typescript label: Typescript (SDK) source: |- import { SDK } from "@meetkai/mka1"; const sdk = new SDK({ bearerAuth: "", }); async function run() { const result = await sdk.llm.fineTuning.retrieve({ fineTuningJobId: "ftjob_aa87e2b1112a455b8deabed784372198", }); console.log(result); } run(); - lang: csharp label: CSharp (SDK) source: >- using MeetKai.MKA1; using MeetKai.MKA1.Types.Components; var sdk = new SDK(bearerAuth: ""); var res = await sdk.Llm.FineTuning.RetrieveAsync(fineTuningJobId: "ftjob_aa87e2b1112a455b8deabed784372198"); // handle response components: schemas: FineTuningJob: type: object properties: id: type: string object: const: fine_tuning.job created_at: type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 model: type: string training_file: type: string validation_file: anyOf: - type: string - type: 'null' fine_tuned_model: anyOf: - type: string - type: 'null' organization_id: type: string status: $ref: '#/components/schemas/JobStatus' result_files: type: array items: type: string seed: type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 hyperparameters: type: object properties: batch_size: anyOf: - anyOf: - const: auto - type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 - type: 'null' learning_rate_multiplier: anyOf: - anyOf: - const: auto - type: number - type: 'null' n_epochs: anyOf: - anyOf: - const: auto - type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 - type: 'null' method: anyOf: - $ref: '#/components/schemas/Method' - type: 'null' finished_at: anyOf: - type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 - type: 'null' estimated_finish: anyOf: - type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 - type: 'null' trained_tokens: anyOf: - type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 - type: 'null' error: anyOf: - $ref: '#/components/schemas/FineTuningError' - type: 'null' integrations: anyOf: - type: array items: $ref: '#/components/schemas/IntegrationObject' - type: 'null' metadata: anyOf: - type: object propertyNames: type: string additionalProperties: type: string - type: 'null' suffix: anyOf: - type: string - type: 'null' required: - id - object - created_at - model - training_file - organization_id - status - result_files - seed - hyperparameters JobStatus: enum: - validating_files - queued - running - succeeded - failed - cancelled type: string Method: type: object properties: type: enum: - supervised - dpo - reinforcement type: string supervised: anyOf: - type: object properties: hyperparameters: anyOf: - $ref: '#/components/schemas/SupervisedHyperparameters' - type: 'null' - type: 'null' dpo: anyOf: - type: object properties: hyperparameters: anyOf: - $ref: '#/components/schemas/DpoHyperparameters' - type: 'null' - type: 'null' reinforcement: anyOf: - type: object properties: grader: anyOf: - anyOf: - type: object properties: type: const: string_check name: type: string input: type: string reference: type: string operation: enum: - eq - ne - like - ilike type: string required: - type - name - input - reference - operation - type: object properties: type: const: text_similarity name: type: string input: type: string reference: type: string evaluation_metric: enum: - cosine - fuzzy_match - bleu - gleu - meteor - rouge_1 - rouge_2 - rouge_3 - rouge_4 - rouge_5 - rouge_l type: string required: - type - name - input - reference - evaluation_metric - type: object properties: type: const: python name: type: string source: type: string image_tag: anyOf: - type: string - type: 'null' required: - type - name - source - type: object properties: type: const: score_model name: type: string model: type: string input: type: array items: type: object properties: role: type: string content: type: string required: - role - content range: anyOf: - type: array items: type: number - type: 'null' sampling_params: anyOf: - type: object properties: max_completions_tokens: anyOf: - type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 - type: 'null' reasoning_effort: anyOf: - enum: - low - medium - high type: string - type: 'null' seed: anyOf: - type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 - type: 'null' temperature: anyOf: - type: number - type: 'null' top_p: anyOf: - type: number - type: 'null' - type: 'null' required: - type - name - model - input - type: object properties: type: const: label_model name: type: string model: type: string input: type: array items: type: object properties: role: type: string content: type: string required: - role - content labels: type: array items: type: string passing_labels: type: array items: type: string required: - type - name - model - input - labels - passing_labels - type: object properties: type: const: multi name: type: string graders: type: object propertyNames: type: string additionalProperties: anyOf: - type: object properties: type: const: string_check name: type: string input: type: string reference: type: string operation: enum: - eq - ne - like - ilike type: string required: - type - name - input - reference - operation - type: object properties: type: const: text_similarity name: type: string input: type: string reference: type: string evaluation_metric: enum: - cosine - fuzzy_match - bleu - gleu - meteor - rouge_1 - rouge_2 - rouge_3 - rouge_4 - rouge_5 - rouge_l type: string required: - type - name - input - reference - evaluation_metric - type: object properties: type: const: python name: type: string source: type: string image_tag: anyOf: - type: string - type: 'null' required: - type - name - source - type: object properties: type: const: score_model name: type: string model: type: string input: type: array items: type: object properties: role: type: string content: type: string required: - role - content range: anyOf: - type: array items: type: number - type: 'null' sampling_params: anyOf: - type: object properties: max_completions_tokens: anyOf: - type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 - type: 'null' reasoning_effort: anyOf: - enum: - low - medium - high type: string - type: 'null' seed: anyOf: - type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 - type: 'null' temperature: anyOf: - type: number - type: 'null' top_p: anyOf: - type: number - type: 'null' - type: 'null' required: - type - name - model - input - type: object properties: type: const: label_model name: type: string model: type: string input: type: array items: type: object properties: role: type: string content: type: string required: - role - content labels: type: array items: type: string passing_labels: type: array items: type: string required: - type - name - model - input - labels - passing_labels calculate_output: type: string required: - type - name - graders - calculate_output hyperparameters: anyOf: - $ref: '#/components/schemas/ReinforcementHyperparameters' - type: 'null' required: - grader - type: 'null' required: - type FineTuningError: type: object properties: code: type: string message: type: string param: anyOf: - type: string - type: 'null' required: - code - message IntegrationObject: type: object properties: type: const: wandb wandb: type: object properties: project: type: string description: Nombre del proyecto W&B entity: anyOf: - type: string - type: 'null' description: Entidad/equipo W&B name: anyOf: - type: string - type: 'null' description: Nombre de pantalla de ejecución tags: anyOf: - type: array items: type: string - type: 'null' description: Etiquetas para la carrera required: - project required: - type - wandb SupervisedHyperparameters: type: object properties: batch_size: anyOf: - anyOf: - const: auto - type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 - type: 'null' description: Número de ejemplos en cada lote learning_rate_multiplier: anyOf: - anyOf: - const: auto - type: number - type: 'null' description: Factor de escala para la tasa de aprendizaje n_epochs: anyOf: - anyOf: - const: auto - type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 - type: 'null' description: Número de épocas para entrenar DpoHyperparameters: type: object properties: batch_size: anyOf: - anyOf: - const: auto - type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 - type: 'null' description: Número de ejemplos en cada lote beta: anyOf: - anyOf: - const: auto - type: number - type: 'null' description: Parámetro beta de DPO que controla la estrictitud de la alineación learning_rate_multiplier: anyOf: - anyOf: - const: auto - type: number - type: 'null' description: Factor de escala para la tasa de aprendizaje n_epochs: anyOf: - anyOf: - const: auto - type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 - type: 'null' description: Número de épocas para entrenar ReinforcementHyperparameters: type: object properties: batch_size: anyOf: - anyOf: - const: auto - type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 - type: 'null' description: Número de ejemplos en cada lote compute_multiplier: anyOf: - anyOf: - const: auto - type: number - type: 'null' description: Las escalas computan para la exploración durante el entrenamiento. eval_interval: anyOf: - anyOf: - const: auto - type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 - type: 'null' description: Número de pasos entre evaluaciones eval_samples: anyOf: - anyOf: - const: auto - type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 - type: 'null' description: Número de muestras generadas por paso de evaluación learning_rate_multiplier: anyOf: - anyOf: - const: auto - type: number - type: 'null' description: Factor de escala para la tasa de aprendizaje n_epochs: anyOf: - anyOf: - const: auto - type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 - type: 'null' description: Número de épocas para entrenar reasoning_effort: anyOf: - enum: - default - low - medium - high type: string - type: 'null' description: Nivel de esfuerzo de razonamiento securitySchemes: bearerAuth: type: http scheme: bearer bearerFormat: API Key description: >- Gateway auth: send `Authorization: Bearer `. For multi-user server-side integrations, you can also send `X-On-Behalf-Of: `. ````