Entrenamientos
Los cinco pasos de un entrenamiento, qué necesita cada uno a continuación y cómo llegan las listas en páginas.
Un entrenamiento es un dataset en preparación (pasos 1 a 3) o, una vez que corre, un modelo (pasos 4 y 5). Cada uno trae
step (1 a 5) y next_action, los mismos dos campos que leen el panel, la CLI y los asistentes, para que cualquiera de
ellos conduzca el flujo.
{
"kind": "dataset",
"id": "0199f0c4-…",
"name": "tickets de soporte",
"status": "ready",
"step": 2,
"next_action": "structure"
}Próximas acciones
next_action | Qué significa | Qué llamar |
|---|---|---|
upload_files | Faltan archivos. | PUT de cada archivo en su URL, luego POST /v1/datasets/{id}/files/{archivo}/complete |
wait | Estamos trabajando en él. | Léelo de nuevo en unos segundos: GET /v1/datasets/{id} o GET /v1/models/{id} |
start_over | No pudimos leer los datos. | Crea un dataset nuevo con los archivos corregidos |
structure | Los datos se leyeron y enmascararon. | POST /v1/datasets/{id}/structure, o POST /v1/datasets/{id}/suggest para ver decisiones antes |
pick_decisions | La agente sugirió decisiones. | POST /v1/datasets/{id}/structure con { "questions": [...] } |
label_examples | Los ejemplos reservados para la prueba necesitan respuesta. | GET /v1/datasets/{id}/labels/next, luego POST /v1/datasets/{id}/labels/{tarea} con { "label": "..." } |
start_training | Listo para entrenar. | GET /v1/encoders, luego POST /v1/datasets/{id}/models con { "encoder": "ts-moberto-150m" } (1 crédito) |
retry | El entrenamiento falló y el crédito volvió. | POST /v1/datasets/{dataset}/models de nuevo |
download | El modelo está listo. | GET /v1/models/{id}/download devuelve un enlace válido por 15 minutos, hasta files_expire_at |
none | Los archivos del modelo salieron (expiraron, reembolso o en tu Hugging Face). | Nada: el registro y la auditoría se mantienen (Retención) |
expired | Los datos del dataset expiraron. | Súbelos de nuevo para entrenar (Retención) |
Iniciar un entrenamiento sin créditos responde 402 con "error": "no_credits".
Correos
Enviamos un correo al dueño de la cuenta cuando un entrenamiento lo necesita o termina, una vez por evento, en el idioma del dataset:
- la propuesta del agente está lista para revisar, o los ejemplos de prueba esperan etiquetas;
- el modelo superó a Jev, con las dos notas;
- el modelo no superó a Jev, o el entrenamiento falló, y el crédito volvió.
Páginas
Las listas llegan de la más nueva a la más antigua, una página a la vez:
{ "data": [ ... ], "next": "6b3f…" }Pasa limit (de 1 a 100, 25 por defecto) y, para la página siguiente, cursor con el último next. Una página sigue igual
mientras llegan entrenamientos nuevos arriba. GET /v1/models y GET /v1/datasets también aceptan status (done para
modelos terminados, ready para datasets estructurados).
curl "https://api.typestrict.ai/v1/models?status=done&limit=10" \
-H "Authorization: Bearer $TYPESTRICT_API_KEY"