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Fine-tune 开放式重量模型使用 OpenAI-兼容的 API
Amazon Bedrock 提供了OpenAI兼容的 API 终端节点，用于微调基础模型。这些终端节点允许您使用熟悉的OpenAI软件开发工具包和工具，通过 Amazon Bedrock 模型创建、监控和管理微调任务。本页重点介绍如何使用这些 API 进行钢筋微调。
关键功能
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上传训练文件-使用 Files API 上传和管理用于微调作业的训练数据
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创建微调作业 — 使用自定义训练数据和奖励函数开始微调作业
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列出和检索作业-查看所有微调任务并获取有关特定任务的详细信息
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监控作业事件-通过详细的事件日志跟踪微调进度
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访问检查点-检索训练期间创建的中间模型检查点
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立即推断 — 微调完成后，使用生成的微调模型通过 Amazon Bedrock OpenAI-compatible 的 APIResponses/chat （完成 API）进行按需推理，无需额外的部署步骤
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易于迁移 — 与现有 OpenAI SDK 代码库兼容
开放式重量模型的钢筋微调工作流程
在微调之前，请确保您具备先决条件，因为 Amazon Bedrock 需要特定的权限才能创建和管理微调流程。有关全面的安全和权限信息，请参阅开放式重量模型的访问权限和安全性。
通过 5 个步骤对开放式重量模型进行钢筋微调：
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上传训练数据集 — 使用 Files API 上传所需格式的提示（例如 JSONL），目的是 “微调” 作为强化微调训练数据集。有关更多信息，请参阅 为开放式权重模型准备数据。
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配置奖励函数-使用 Lambda 函数定义评分者，根据正确性、结构、语气或其他目标对模型响应进行评分。有关更多信息，请参阅 为开放式权重模型设置奖励函数。
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C@@ reate Fine-tuning Job — 通过指定基础模型、数据集、奖励函数和其他可选设置（例如超参数），使用OpenAI兼容的 API 启动钢筋微调作业。有关更多信息，请参阅 创建微调作业。
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监控训练进度-使用微调作业 API 跟踪作业状态、事件和训练指标。有关更多信息，请参阅 列出微调事件。访问中间模型检查点以评估不同训练阶段的性能，请参阅列出微调检查点。
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运行推理 — 通过与 Amazon Bedrock OpenAI 兼容的 “回复” 或 “聊天完成” API，直接使用经过微调的模型 ID 进行推理。有关更多信息，请参阅 使用经过微调的模型运行推理。
支持的区域和终端节点
下表显示了支持OpenAI兼容微调 API 的基础模型和区域：
| Provider | 模型 | 模型 ID | 区域名称 | 区域 | 端点 |
|---|---|---|---|---|---|
| OpenAI | Gpt-oss-20B | openai.gpt-oss-20b | 美国西部（俄勒冈州） | us-west-2 | bedrock-mantle.us-west-2.api.aws |
| Qwen | Qwen3 32B | qwen.qwen3-32b | 美国西部（俄勒冈州） | us-west-2 | bedrock-mantle.us-west-2.api.aws |
