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# PIN 训练平台

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](/concepts/models) 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。

## 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：

| 方法 | 说明 |
| - | - |
| 监督微调（SFT） | 在标注数据上精调基座模型 |
| 预训练（Pretrain） | 从底座继续预训练 |
| 蒸馏（Distill） | 用教师模型蒸馏学生模型 |
| LoRA 适配 | 低秩适配；可指定目标模块与导出格式 |
| 量化感知训练（QAT） | 训练期量化，便于端侧部署 |
| 强化学习 / 偏好优化 | 基于奖励或偏好的对齐训练（DPO、PPO、GRPO 等） |
| 评测 | 训练后评测任务，产出指标与 MLflow 链接 |
| 导出格式 | GGUF、MLX、MNN、QNN 等端侧推理格式（分别经 `mlx_lm.convert` / `mnnconvert` / `qairt-converter`） |

## 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](/api-reference/pin/datasets/catalog)。
* **任务**：提交微调 / LoRA / RL 任务，见 [创建任务](/api-reference/pin/jobs/create)；运行中可干预超参或中止，见 [干预](/api-reference/pin/jobs/intervene)。
* **检查点**：训练中写入的中间产物，可列出与合并，见 [检查点](/api-reference/pin/checkpoints/list)。
* **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](/api-reference/pin/models/list)。
* **导出**：把产物转换为目标端侧格式，见 [导出](/api-reference/pin/models/export)。

## 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": "" }`。

## 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](/api-reference/pin/gpu-nodes/list)。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。

## 如何运行

* **[PIN API 介绍](/api-reference/pin/introduction)**：提交并监控后训练任务的 HTTP 接口总览。
* 相关：[AFM 基础模型](/concepts/models)（训练产物以模型包形态交付）、[ROUTER 决策路由](/concepts/router-routing)、[AGENT 云端智能体](/concepts/agent-cloud)。

## 另见

* [演练场体验](/guides/playground)


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