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创建微调任务项目

对话语言理解（CLU）微调任务是一个工作区项目，可在其中自定义语言模型，以识别用户意向并从用户输入（言语）中提取关键信息（实体）。在此工作区中，定义与应用程序相关的意向和实体，相应地标记示例用户话语，并使用此标记的数据微调模型。此过程定制模型，以更好地了解聊天应用程序的特定需求和细微差别。本指南将引导你在 Microsoft Foundry 或使用 REST API 中配置微调工作区。

Note

如果已拥有 Foundry 工具中的 Azure 语言或多服务资源（无论是单独使用还是通过 Language Studio 使用），则可以继续使用 Foundry 门户中的这些现有语言资源。有关详细信息，请参阅如何在 Foundry 门户中使用 Foundry 工具。
在 Foundry 中，微调任务在自定义 CLU 模型时充当工作区。以前， 微调任务 称为 CLU 项目。在较旧的 CLU 文档中，可能会遇到这两个可互换使用的术语。
强烈建议在 Foundry 中使用 Foundry 资源；但也可以使用语言资源按照这些说明操作。

Prerequisites

一个 Azure 订阅。如果没有帐户，可以免费创建一个帐户。
必备权限。确保在订阅级别将负责建立帐户和项目的人员分配为 Azure AI 帐户拥有者角色。若在订阅范围内具有 参与者 或 认知服务参与者 角色，也可以满足此要求。有关详细信息，请参阅基于角色的访问控制（RBAC）。
AI Foundry 资源。有关详细信息， 请参阅配置 Foundry 资源。或者，可以使用语言资源。
在 Foundry 中创建的 Foundry 项目。有关详细信息， 请参阅创建 Foundry 项目。

优化 CLU 模型

若要创建 CLU 微调模型，请先配置环境，然后创建微调项目，该项目充当自定义 CLU 模型的工作区。

Foundry
REST API

导航到 Foundry。
如果尚未登录，门户会提示你使用 Azure 凭据执行此作。
登录后，可以在 Foundry 中创建或访问现有项目。
如果尚未开始执行此任务的项目，请选择它。
从左侧导航面板中选择“微调”选项。
在主窗口中，选择“AI 服务微调”选项卡，然后选择“+ 微调”按钮。
在 “创建服务微调 ”窗口中，选择“ 对话语言理解 ”选项卡，然后选择“ 下一步”。
在“创建 CLU 微调任务”窗口中，完成“名称”和“语言”字段。如果打算使用免费的 标准训练 模式微调模型，请选择语言字段的英语。
选择“创建”按钮。创建操作可能需要几分钟才能完成。
Note
- 标准训练 可实现更快的训练时间和更快的迭代;但是，它仅适用于英语。
- 高级培训 包括较长的培训持续时间，并且支持英语、其他语言和多语言项目。
- 有关详细信息， 请参阅训练模式。
任务创建完成后，从 Foundry 工具微调窗口中选择该任务，以进入 “微调入门 ”页。

使用以下 URL、标头和 JSON 正文提交一个PATCH请求，以创建一个新项目。

请求的 URL

创建 API 请求时，请使用以下 URL。将占位符值替换为你自己的值。

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}?api-version={API-VERSION}

Placeholder	Value	Example
`{ENDPOINT}`	用于对 API 请求进行身份验证的终结点。	`https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com`
`{PROJECT-NAME}`	项目的名称。此值区分大小写。	`myProject`
`{API-VERSION}`	要调用的 API 的版本。	`2023-04-01`

Headers

使用以下标头对请求进行身份验证。

Key	Value
`Ocp-Apim-Subscription-Key`	资源的键。用于对 API 请求进行身份验证。
`Content-Type`	`application/merge-patch+json`

Body

使用以下示例 JSON 作为正文。

{
  "projectName": "{PROJECT-NAME}",
  "language": "{LANGUAGE-CODE}",
  "projectKind": "Conversation",
  "description": "Project description",
  "multilingual": true
}

Key	Placeholder	Value	Example
`projectName`	`{PROJECT-NAME}`	项目名称。此值区分大小写。	`EmailApp`
`language`	`{LANGUAGE-CODE}`	一个字符串，用于指定项目中所用语句的语言代码。如果你的项目是多语言项目，请选择大多数话语的语言代码。	`en-us`
`multilingual`	`true`	一个布尔值，可用于在数据集中使用多种语言的文档。部署模型后，可以使用任何受支持的语言查询模型（不一定包含在训练文档中）。若要了解有关多语言支持的详细信息，请参阅语言支持。	`true`

就是这样！你可以开始你的微调任务项目。有关详细信息， 请参阅后续步骤。

查看和管理项目详细信息

可以检索到有关项目的最新信息，进行必要的更改，并通过 Foundry 或 REST API 端点高效地监督项目管理任务。

Foundry
REST API

Foundry 项目概述页显示有关微调任务项目的信息，包括其名称、订阅、资源组和已连接资源。还可以通过在概述页上选择“ 在 Azure 门户中管理 ”来访问 Azure 门户中的项目资源。

在项目主页上，在 “项目详细信息 ”部分找到有关项目的信息。
若要查看项目设置，请从左侧导航窗格底部选择 管理中心 ，然后选择以下选项卡之一：
- 使用概述查看项目详细信息。
- 管理用户和角色的用户。
- 使用模型 + 终结点来管理模型和服务的部署。
- 已连接的资源 用于管理项目的已连接资源。

可以通过 REST API 访问、查看和管理所有项目详细信息。

若要获取项目详细信息，请使用以下 URL 和标头提交 GET 请求。将占位符值替换为你自己的值。

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}?api-version={API-VERSION}

Placeholder	Value	Example
`{ENDPOINT}`	用于对 API 请求进行身份验证的终结点。	`https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com`
`{PROJECT-NAME}`	项目的名称。此值区分大小写。	`myProject`
`{API-VERSION}`	要调用的 API 的版本。	`2023-04-01`

Headers

使用以下标头对请求进行身份验证。

Key	Value
`Ocp-Apim-Subscription-Key`	资源的键。用于对 API 请求进行身份验证。

响应正文

发送请求后，会收到以下响应：

{
  "createdDateTime": "2022-04-18T13:53:03Z",
  "lastModifiedDateTime": "2022-04-18T13:53:03Z",
  "lastTrainedDateTime": "2022-04-18T14:14:28Z",
  "lastDeployedDateTime": "2022-04-18T14:49:01Z",
  "projectKind": "Conversation",
  "projectName": "{PROJECT-NAME}",
  "multilingual": true,
  "description": "This is a sample conversation project.",
  "language": "{LANGUAGE-CODE}"
}

发送 API 请求后，您会收到一个表明成功的200响应，其中包含带有项目详细信息的 JSON 响应正文。

导入现有的 Foundry 项目

通过导入配置文件，可以将现有设置直接引入平台，从而更轻松地根据预定义的首选项设置和自定义服务。

Foundry
REST API

若要使用 Foundry 导入现有的 Foundry 工具项目，需要创建与 Foundry 项目中的 Foundry 工具资源的连接。有关详细信息， 请参阅将 Foundry 工具项目连接到 Foundry

可以使用 REST API 导入 CLU config.json 文件

使用以下 URL、标头和 JSON 正文提交 POST 请求，以导入项目。

请求的 URL

创建 API 请求时，请使用以下 URL。将占位符值替换为你自己的值。

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/:import?api-version={API-VERSION}

Placeholder	Value	Example
`{ENDPOINT}`	用于对 API 请求进行身份验证的终结点。	`https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com`
`{PROJECT-NAME}`	项目的名称。此值区分大小写，必须与要导入的 JSON 文件中的项目名称匹配。	`EmailAppDemo`
`{API-VERSION}`	要调用的 API 的版本。	`2023-04-01`

Headers

使用以下标头对请求进行身份验证。

Key	Value
`Ocp-Apim-Subscription-Key`	资源的键。用于对 API 请求进行身份验证。

Body

所发送的 JSON 正文类似于以下示例。有关 JSON 对象的详细信息，请参阅参考文档。

{
  "projectFileVersion": "{API-VERSION}",
  "stringIndexType": "Utf16CodeUnit",
  "metadata": {
    "projectKind": "Conversation",
    "settings": {
      "confidenceThreshold": 0.7
    },
    "projectName": "{PROJECT-NAME}",
    "multilingual": true,
    "description": "Trying out CLU",
    "language": "{LANGUAGE-CODE}"
  },
  "assets": {
    "projectKind": "Conversation",
    "intents": [
      {
        "category": "intent1"
      },
      {
        "category": "intent2"
      }
    ],
    "entities": [
      {
        "category": "entity1"
      }
    ],
    "utterances": [
      {
        "text": "text1",
        "dataset": "{DATASET}",
        "intent": "intent1",
        "entities": [
          {
            "category": "entity1",
            "offset": 5,
            "length": 5
          }
        ]
      },
      {
        "text": "text2",
        "language": "{LANGUAGE-CODE}",
        "dataset": "{DATASET}",
        "intent": "intent2",
        "entities": []
      }
    ]
  }
}

Key	Placeholder	Value	Example
`{API-VERSION}`	要调用的 API 的版本。	`2023-04-01`
`projectName`	`{PROJECT-NAME}`	项目名称。此值区分大小写。	`EmailAppDemo`
`language`	`{LANGUAGE-CODE}`	一个字符串，用于指定项目中所用语句的语言代码。如果你的项目是多语言项目，请选择大多数话语的语言代码。	`en-us`
`multilingual`	`true`	一个布尔值，可用于在数据集中使用多种语言的文档。部署模型后，可以使用任何受支持的语言查询模型，包括训练文档中不包含的语言。	`true`
`dataset`	`{DATASET}`	有关如何将数据分割成测试集和训练集的信息，请参阅在 Foundry 中标记语句。此字段的可能值为 `Train` 和 `Test`。	`Train`

成功请求后，API 响应包含 URL operation-location 标头，可用于检查导入作业的状态。标头的格式如下例所示：

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/import/jobs/{JOB-ID}?api-version={API-VERSION}

导出微调项目

通过导出配置文件，可以保存项目的设置和结构的当前状态，以便根据需要轻松备份或传输项目。

Foundry
REST API

可以将 Microsoft Foundry 微调任务项目下载为 config.json 文件：

导航到项目主页。
在页面顶部，从右侧页面功能区区域选择项目。
选择 “下载配置文件”。

可以将 CLU 项目导出为 config.json 文件。

请使用以下 URL、标头和 JSON 正文创建POST请求以导出项目。

请求的 URL

创建 API 请求时，请使用以下 URL。将占位符值替换为你自己的值。

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/:export?stringIndexType=Utf16CodeUnit&api-version={API-VERSION}

Placeholder	Value	Example
`{ENDPOINT}`	用于对 API 请求进行身份验证的终结点。	`https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com`
`{PROJECT-NAME}`	项目的名称。此值区分大小写。	`EmailApp`
`{API-VERSION}`	要调用的 API 的版本。	`2023-04-01`

Headers

使用以下标头对请求进行身份验证。

Key	Value
`Ocp-Apim-Subscription-Key`	资源的键。用于对 API 请求进行身份验证。

发送 API 请求后，会收到指示 202 成功的响应。在响应头中，提取 operation-location 值。值的格式如下例所示：

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/jobs/{JOB-ID}?api-version={API-VERSION}

JOB-ID 用于标识请求，因为此作是异步的。使用此 URL 通过相同的身份验证方法获取导出的项目 JSON。

删除项目

删除项目可确保从系统永久删除它及其所有关联的数据。

Foundry
REST API

如果不再需要项目，则可以将其从 Foundry 中删除。

导航到 Foundry 主页。除非已完成此步骤且会话处于活动状态，否则请通过登录来启动身份验证过程。
从“继续使用 Foundry 构建”中选择要删除的项目
选择“管理中心”。
选择“ 删除项目”。

删除中心及其所有项目：

导航到“中心”部分的“概述”选项卡。
在右侧，选择 “删除中心”。
该链接将打开 Azure 门户，以便删除中心。

如果不再需要项目，则可以使用 REST API 将其删除。若要继续，请访问 REST API，并按照记录的步骤删除项目以完成此作。

使用以下 URL、标头和 JSON 正文创建 DELETE 请求，以删除对话语言理解项目。

请求的 URL

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}?api-version={API-VERSION}

Placeholder	Value	Example
`{ENDPOINT}`	用于对 API 请求进行身份验证的终结点。	`https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com`
`{PROJECT-NAME}`	项目的名称。此值区分大小写。	`myProject`
`{API-VERSION}`	要调用的 API 的版本。	`2023-04-01`

Headers

使用以下标头对请求进行身份验证。

Key	Value
`Ocp-Apim-Subscription-Key`	资源的键。用于对 API 请求进行身份验证。

发送 API 请求后，会收到指示 202 成功（这意味着项目已删除）的响应。

后续步骤

创建微调工作区后，通过定义意向和实体并将其添加到架构来启动微调任务：

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Last updated on 2025-11-19

通过

创建微调任务项目

Prerequisites

优化 CLU 模型

查看和管理项目详细信息

导入现有的 Foundry 项目

导出微调项目

删除项目

后续步骤

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