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Model Distillation expose deux interfaces HTTP publiques. Toutes deux utilisent une clé API Forge pour l’authentification, mais leurs rôles et leurs contrôles d’isolation des locataires diffèrent.

Management API

L’interface utilisateur s’appuie sur cette même API. Les ressources sont persistantes, et les opérations asynchrones renvoient généralement 202 Accepted avec un état « en file d’attente », « en cours de build », « en cours d’exécution » ou « en attente ». Interrogez le point de terminaison GET de la ressource plutôt que de maintenir la requête ouverte. L’en-tête facultatif Forge-Entity permet de sélectionner une équipe à laquelle vous avez accès. Les chemins et les corps des ressources ne reprennent pas l’entity propriétaire.

Proxy d’inférence

Utilisez un SDK d’OpenAI avec l’URL de base du proxy. L’en-tête OpenAI-Project: <entity>/<project> sélectionne l’équipe et le projet ; les SDK d’OpenAI l’envoient à partir de leur option project. Avec cet en-tête, si model est défini sur "router", l’acheminement pondéré du projet s’applique, tandis qu’une valeur {provider}/{model} remplace le modèle au sein du projet. metadata["forge.project_version"] sélectionne une version du projet ; si vous l’omettez, la version 1 est utilisée.

Pages de points de terminaison interactives

Les pages de points de terminaison de cette section sont générées à partir des spécifications OpenAPI 3.1 versionnées dans le dépôt. Elles comprennent des générateurs de requêtes, des schémas, des codes de réponse et des exemples prêts à copier pour les deux interfaces.

Management API

Gérez les fournisseurs, les projets, les datasets, les modèles ayant fait l’objet d’un fine-tuning, les évaluations, l’acheminement et les analyses.

Proxy d’inférence

Envoyez des requêtes de complétion de chat compatibles avec OpenAI via des projets ou des fournisseurs enregistrés.
Les agents peuvent commencer par llms.txt, puis consulter la Référence de l’API de gestion ou la Référence de l’API du proxy d’inférence pour les points de terminaison, les schémas et les exemples.
Le playground envoie de vraies requêtes. La création de datasets, de modèles ayant fait l’objet d’un fine-tuning et d’évaluations peut consommer des ressources d’inférence ou d’entraînement ; les modifications de l’acheminement peuvent affecter le trafic de production.
Dernière modification le 4 novembre 2026