Together AI怎麼用 大模型API和微調平臺教程

Together AI是一個大模型API和微調平臺，提供上百種開源模型的呼叫介面，還能對模型做微調，適合需要自定義模型的開發者。你可以先用託管介面快速驗證想法，再按任務需求挑選模型；如果現成模型不夠貼合業務，也能準備示例資料訓練專屬版本。下面按註冊、呼叫和微調三個環節，帶你走一遍基本流程。

第一步：註冊並獲取API Key

先開啟Together AI官網，註冊帳號並登入控制檯。進入API Keys相關頁面，建立一個新金鑰，複製後放進密碼管理器或本機環境變數裡，別直接寫進公開程式碼倉庫。控制檯如果要求新增付款方式或餘額，按頁面提示完成；開始測試前，也順手檢視模型與推理的計費說明，避免誤把測試請求跑成大額任務。

本地開發時可以把金鑰儲存為環境變數，例如命名為TOGETHER_API_KEY，再由程式讀取。不同系統設定方式略有差異，關鍵是不要把真實金鑰提交到Git，也別貼到論壇或截圖裡。若懷疑金鑰洩露，回到控制檯撤銷舊Key並建立新的。第一次驗證時先發一條簡短請求，確認認證和帳戶額度都正常，再繼續接入應用。

第二步：呼叫聊天和補全介面

Together AI提供API呼叫能力，可用官方SDK或相容OpenAI介面的客戶端接入。基本流程是配置API Key，選擇模型，再把使用者輸入作為訊息傳送。聊天介面通常使用messages組織多輪對話；傳統補全介面則傳送提示詞prompt。請以當前模型目錄和介面文件為準，確認所選模型支援對應任務及引數，避免模型名稱拼錯或介面型別不匹配。

選擇模型和引數

先按任務選模型：通用問答、程式碼、推理或多模態需求各自適用的模型可能不同。隨後從較保守的引數開始測試，例如設定合理的輸出上限，並根據回答是否需要更有創意來調整temperature。temperature越高，輸出通常越發散；輸出長度限制則影響響應規模和費用。用幾條真實業務問題對比速度、質量與成本，再確定預設配置。

正式上線前，把API Key放在服務端環境變數裡，不要交給瀏覽器端程式碼；同時處理超時、限流和錯誤響應，並記錄必要的請求狀態，方便排查問題。先做小流量測試，再逐步擴大呼叫量。輸入和輸出都會消耗資源，建議給請求設定長度上限、控制重試次數，並檢查模型的返回格式，尤其是應用依賴JSON或工具呼叫時。

第三步：上傳資料微調模型

微調前先確認目標模型支援訓練，並整理高質量示例。常見的監督微調資料會按JSONL逐行儲存，每行包含一條訓練樣本；對話任務通常由角色和內容組成。資料要覆蓋真實使用場景，刪掉重複、錯誤和敏感資訊，另留一份驗證集檢查效果。不同模型、任務和介面要求可能不一樣，上傳前務必對照平臺最新格式說明。

登入控制檯的Fine-Tuning區域，上傳訓練檔案並選擇基礎模型和訓練方式；平臺也提供LoRA等輕量微調選項，具體可用型別以模型頁面為準。提交前檢視預計費用、資料規模和訓練配置，確認後啟動任務。訓練結束後，檢查任務狀態與評估結果，再用保留的驗證樣本測試模型，和原模型對比回答質量，別隻看訓練成功提示就直接上線。

驗證滿意後，按控制檯說明部署或呼叫微調後的模型，並在應用中替換模型標識。先用小批次請求觀察響應、穩定性和成本，再逐步擴大流量；如果結果變差，檢查訓練樣本、引數和評估集，必要時調整資料重新訓練。若希望瞭解國內平臺，也可關注火山引擎的大模型服務，入口：volcengine.cgref.cn。潤滅提示：金鑰務必儲存在服務端。