Как запустить Batch API Fireworks AI и проверить каждую строку JSONL

Задача считается выполненной не после HTTP 200, а после проверки структуры ответа и контрольного бизнес-условия. Запишите точный model ID, endpoint, SDK, serving mode и параметры генерации. Без этой карточки удачный тест невозможно повторить после обновления модели.

Проверенные параметры

• Вход — JSONL: один валидный JSON-объект на строку, размер до 80 GiB.
• Каждая строка содержит уникальный custom_id и body с параметрами запроса.
• body.messages и body.prompt_token_ids взаимоисключающие.
• Выходной dataset содержит отдельные JSONL-файлы успешных результатов и ошибок.

Не переносите настройки между serverless, batch и on-demand автоматически. Они различаются жизненным циклом, способом масштабирования и смыслом ошибок. Любой пример с <MODEL_ID>, <ACCOUNT_ID> или <SHAPE_NAME> — шаблон: значение берут из своего каталога или фактического вывода firectl, а не угадывают.

Контрольный пример до внедрения

Вход: 100 обезличенных обращений с идентификаторами ticket-0001…ticket-0100.

Ожидаемый результат: Для каждого входного custom_id есть ровно одна запись в results или errors; сумма двух наборов равна 100, дубликатов и пропусков нет.

Сохраните вход, очищенный JSON-ответ, HTTP-код, request ID, model ID и время выполнения. Ключ авторизации, персональные данные и закрытые документы в артефакт теста не попадают. Если задача связана с качеством модели, отделите технический успех запроса от смыслового PASS: валидный JSON может содержать неверный факт, а быстрый поток — неполный текст.

Настройка по шагам

1. Создайте отдельный API-ключ тестового проекта и передайте его через переменную FIREWORKS_API_KEY. Не вставляйте ключ в Python, браузерный JavaScript, скриншоты и репозиторий.
2. Откройте актуальную карточку модели и подтвердите нужную возможность: streaming, tools, structured output, batch либо deployment shape. Поддержка одной функции не доказывает поддержку другой.
3. Зафиксируйте минимальный тест: один запрос, одна модель, один набор параметров. На первом запуске отключите автоматические retry, чтобы увидеть исходную ошибку.
4. Выполните шаблон ниже. Проверяйте не только наличие choices, но и нужные поля, finish_reason, формат данных и контрольные маркеры.
5. Добавьте отрицательный тест из раздела ошибок. Сервис должен отказать предсказуемо, а приложение — сохранить безопасную диагностику и не повторять неисправимый запрос.
6. Прогоните минимум 20–50 обезличенных примеров реального распределения: короткие и длинные входы, кириллицу, пустые значения, граничные числа и ожидаемые отказы.
7. Только после этого включайте retry, concurrency, кэш или масштабирование. Меняйте по одному фактору и сравнивайте с тем же baseline.

Рабочий шаблон

# batch_input_data.jsonl
{"custom_id":"ticket-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Класс: возврат или доставка? Текст: где курьер"}],"max_tokens":20}}
# validate: parse every line, unique custom_id, exactly one input mode
firectl dataset create batch-input ./batch_input_data.jsonl
firectl batch-inference-job create --model accounts/fireworks/models/llama-v3p1-8b-instruct --input-dataset-id batch-input

Команда иллюстрирует проверяемый контракт, а не готовый production-сервис. Добавьте timeout, централизованную маскировку секретов, ограничение размера входа и request ID. Для операций, создающих ресурсы, сначала выводите совместимые варианты и сохраняйте возвращённый resource name.

Готовый промпт для теста

Выполни только одну задачу на входных данных ниже.
Не добавляй факты, которых нет во входе.
Если обязательного значения нет, верни ошибку MISSING_FIELD.
Формат ответа соблюдай буквально и не добавляй Markdown.

Вход: {CONTROL_INPUT}
Ожидаемые контрольные маркеры: {EXPECTED_MARKERS}

Этот промпт полезен как воспроизводимый fixture. Он не заменяет response_format, JSON Schema, серверную валидацию аргументов или проверку прав. Если контракт должен быть строгим, его обеспечивает код, а не обещание модели.

Как проверить результат

• 100 строк распарсились
• custom_id уникальны
• модель batch-совместима
• job завершён
• results+errors=100