解决OpenAI微调模型“模型不存在”错误的指南-js教程-PHP中文网

解决OpenAI微调模型“模型不存在”错误的指南

聖光之護

发布： 2025-10-25 15:45:01

原创

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解决OpenAI微调模型“模型不存在”错误的指南

在使用openai微调模型时，若遇到“the model `xxxxx` does not exist”错误，通常是由于api端点选择不当。本教程将详细阐述如何根据微调模型的基础类型（gpt-3或gpt-3.5 turbo）选择正确的api端点（completions api或chat completions api），并提供相应的代码示例，确保您能成功调用您的微调模型。

理解OpenAI微调模型的API调用机制

当您在OpenAI平台上成功训练并部署了一个微调模型后，尝试通过API调用它时，可能会遇到“The model xxxxx does not exist”的错误提示，即使您已经确认该模型确实存在于您的账户中。这个问题的核心在于，不同基础模型（如GPT-3系列和GPT-3.5 Turbo）的微调模型需要使用不同的API端点进行调用。

核心问题：API端点与模型类型的匹配

OpenAI提供了两种主要的API端点用于文本生成：

Completions API (/v1/completions)：主要用于调用传统的GPT-3系列模型（如davinci-002, babbage-002）及其微调版本。
Chat Completions API (/v1/chat/completions)：专为对话式模型设计，主要用于调用gpt-3.5-turbo、gpt-4及其微调版本。

在2023年8月22日之前，gpt-3.5-turbo模型尚不支持微调，因此所有微调模型都基于传统的GPT-3系列模型，必须通过Completions API调用。然而，自2023年8月22日起，OpenAI正式开放了gpt-3.5-turbo的微调功能。这意味着：

基于gpt-3.5-turbo微调的模型：应使用Chat Completions API (/v1/chat/completions)。
基于babbage-002或davinci-002等传统GPT-3模型微调的模型：仍需使用Completions API (/v1/completions)。

如果您在调用一个基于GPT-3的微调模型时使用了Chat Completions API，或者反之，就会收到“模型不存在”的错误。

解决方案：选择正确的API端点

要解决此问题，您需要根据您的微调模型所基于的基础模型类型，选择相应的API端点。

1. 确认微调模型的基础类型

当您的微调任务成功完成后，您可以通过查询微调任务的详情，查看fine_tuned_model字段。这个字段会显示您的微调模型的名称，其命名规则通常会暗示其基础模型。例如，ft-gpt-3.5-turbo-...表示基于gpt-3.5-turbo，而ft-davinci-002-...则表示基于davinci-002。

2. 调用API的正确姿势

场景一：基于GPT-3（如babbage-002, davinci-002）的微调模型

对于这类模型，您必须使用Completions API。请求体中应包含prompt字段，而不是messages字段。

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Node.js (使用 Axios)

const API_KEY = "YOUR_OPENAI_API_KEY";
const ORG_ID = "YOUR_OPENAI_ORG_ID"; // 组织ID可选，但建议提供

const headers = {
  "Content-Type": "application/json",
  Authorization: "Bearer " + API_KEY,
  // "OpenAI-Organization": ORG_ID, // 如果需要，请取消注释
};

const fineTunedModelName = "ft-your-gpt3-model"; // 替换为您的GPT-3微调模型名称
const userPrompt = "Say this is a test"; // 替换为您的输入提示

try {
  const res = await axios.post(
    "https://api.openai.com/v1/completions", // 注意：这里是 /v1/completions
    {
      model: fineTunedModelName,
      prompt: userPrompt, // 使用 'prompt' 字段
      max_tokens: 50, // 根据需要调整
    },
    { headers }
  );
  console.log(res.data.choices[0].text);
} catch (error) {
  console.error("API Error:", error.response ? error.response.data : error.message);
}

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Node.js (使用 OpenAI 官方库)

const { Configuration, OpenAIApi } = require("openai");

const configuration = new Configuration({
  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
});

const openai = new OpenAIApi(configuration);

const fineTunedModelName = "ft-your-gpt3-model"; // 替换为您的GPT-3微调模型名称
const userPrompt = "Say this is a test"; // 替换为您的输入提示

try {
  const response = await openai.createCompletion({
    model: fineTunedModelName,
    prompt: userPrompt,
    max_tokens: 50,
  });
  console.log(response.data.choices[0].text);
} catch (error) {
  console.error("API Error:", error.response ? error.response.data : error.message);
}

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Python

import os
import openai

openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

fine_tuned_model = "ft-your-gpt3-model" # 替换为您的GPT-3微调模型名称
your_prompt = "Say this is a test" # 替换为您的输入提示

try:
    response = openai.Completion.create(
        model=fine_tuned_model,
        prompt=your_prompt,
        max_tokens=50
    )
    print(response.choices[0].text)
except openai.error.OpenAIError as e:
    print(f"API Error: {e}")

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cURL

curl https://api.openai.com/v1/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "ft-your-gpt3-model",
    "prompt": "Say this is a test",
    "max_tokens": 50
  }'

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场景二：基于GPT-3.5 Turbo的微调模型

对于这类模型，您应该使用Chat Completions API。请求体中应包含messages数组，以对话格式提供输入。

Node.js (使用 Axios)

const API_KEY = "YOUR_OPENAI_API_KEY";
const ORG_ID = "YOUR_OPENAI_ORG_ID"; // 组织ID可选，但建议提供

const headers = {
  "Content-Type": "application/json",
  Authorization: "Bearer " + API_KEY,
  // "OpenAI-Organization": ORG_ID, // 如果需要，请取消注释
};

const fineTunedModelName = "ft-your-gpt35-turbo-model"; // 替换为您的GPT-3.5 Turbo微调模型名称
const userMessage = "Hello, what is your name?"; // 替换为您的用户消息

try {
  const res = await axios.post(
    "https://api.openai.com/v1/chat/completions", // 注意：这里是 /v1/chat/completions
    {
      model: fineTunedModelName,
      messages: [ // 使用 'messages' 字段
        { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
        { role: "user", content: userMessage },
      ],
      max_tokens: 50, // 根据需要调整
    },
    { headers }
  );
  console.log(res.data.choices[0].message.content);
} catch (error) {
  console.error("API Error:", error.response ? error.response.data : error.message);
}

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注意事项与总结

检查模型基础类型：在调用微调模型之前，务必确认它是基于GPT-3系列还是GPT-3.5 Turbo。这通常可以在您的OpenAI账户中，通过查看微调任务的详细信息来获取。
API端点匹配：
- GPT-3微调模型 (babbage-002, davinci-002等) → https://api.openai.com/v1/completions
- GPT-3.5 Turbo微调模型 (gpt-3.5-turbo等) → https://api.openai.com/v1/chat/completions
请求体结构：
- Completions API使用prompt字段。
- Chat Completions API使用messages数组，其中包含role和content字段。
API Key和组织ID：确保您的OPENAI_API_KEY和OPENAI_ORGANIZATION（如果使用）是正确且有效的。