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PIN 训练平台是咏唱引擎的端侧 后训练（post-training）服务，覆盖微调（fine-tuning）、LoRA 适配、强化学习、评测与模型导出，训练产物以 AFM 基础模型 的模型包形态交付。训练任务跑在多 GPU 节点与节点智能体（node agent）上，你通过 PIN API（https://pin.ariacompute.cn）以 /v1 前缀提交并管理任务、数据集、检查点与导出。

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训练能力

PIN 支持多种训练类型与导出格式，能力目录由 GET /v1/capabilities 按当前用户返回：

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任务与工作流

一个训练任务（job）的生命周期覆盖数据集、检查点与模型：
  • 数据集：从目录拉取或自建，见 数据集目录。
  • 任务：提交微调 / LoRA / RL 任务，见 创建任务；运行中可干预超参或中止，见 干预。
  • 检查点：训练中写入的中间产物，可列出与合并，见 检查点。
  • 模型：训练产出的模型记录，可下载、合并、接受或重新加载，见 模型。
  • 导出：把产物转换为目标端侧格式，见 导出。

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云端入口

PIN API 的基础 URL 为 https://pin.ariacompute.cn。所有 /v1/* 路由都需要 Authorization: Bearer 的 API key，公开路由 /health、/version、/v1/auth/login、/v1/auth/register 除外。节点智能体回调 /v1/agent/* 还需要 X-Agent-Secret，其值等于服务端的 AGENT_REGISTER_SECRET。成功响应形如 { "code": 0, "data": …, "message": "" }。

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GPU 节点与智能体

训练在 GPU 节点 上执行，节点智能体（node agent） 通过注册、心跳、领取任务与上报指标接入控制面，见 GPU 节点。智能体既跑训练，也复用自己持有的权重完成模型重新加载，所以 PIN 没有独立的推理服务进程。

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如何运行

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另见