အကြောင်းအရာသို့ ကျော်ရန်

LTX 2.3 Trainer (V2) - Audio-to-Audio

ပေါင်းစည်းရန်

မော်ဒယ် id ltx23-trainer-v2/a2a
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.com/v1/run/ltx23-trainer-v2/a2a?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
  }'

# Still "queued" or "running"? Poll with the id from the response:
curl "https://api.doitong.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"

ဤတောင်းဆိုချက်: ၄.၆၀ $ ၄,၆၀၀ API ခရက်ဒစ် ဤစာမျက်နှာတွင် လုပ်ဆောင်ရန်

API ကီး ရယူရန်
Lightricks လေ့ကျင့်ခြင်း ၁–၆၀ s

တွဲဖက်နမူနာများမှ ရည်ညွှန်းအသံကလစ်ကို ရည်မှန်းအသံကလစ်အဖြစ် ပြောင်းလဲပေးသော LTX 2.3 LoRA ကို လေ့ကျင့်ပေးသည်

Lightricks · ဖိုင်

သင့်ပထမဆုံးရလဒ် ဤနေရာတွင် ပေါ်လာမည်

အောက်တွင် တောင်းဆိုချက်တစ်ခု တည်ဆောက်ပြီး သင့် API ကီးဖြင့် လုပ်ဆောင်ပါ။ ထွက်ရလဒ်များကို ကျွန်ုပ်တို့၏ သိုလှောင်မှုသို့ ကူးယူပြီး အမြဲတမ်း သို့မဟုတ် ၇ ရက် အခမဲ့ သိမ်းထားသည်။

တောင်းဆိုမှုတစ်ခု တည်ဆောက်ရန်

ထိန်းချုပ်မှုများကို မော်ဒယ် schema မှ အလိုအလျောက်ဖန်တီးသည်။ ၎င်းတို့ကို ပြောင်းလဲသည်နှင့် code နှင့် စျေးနှုန်းတို့လည်း ပြောင်းလဲမည်။

resolution မူလ medium

လေ့ကျင့်ရေး ရုပ်ထွက်အရည်အသွေး။ ရုပ်ထွက်အရည်အသွေး မြှင့်တင်ခြင်းက မှတ်ဉာဏ်လိုအပ်ချက်ကို တိုးစေသည်။

aspect_ratio မူလ 1:1

လေ့ကျင့်ရေး aspect ratio။

•လိုအပ်သည်

ရွေးချယ်ထားသော လေ့ကျင့်ရေးမုဒ်အတိုင်း စီစဉ်ထားသည့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာပါဝင်သော `.zip` ၏ URL။ မီဒီယာဖိုင်တစ်ခုစီတွင် အခြေခံအမည်တူ `.txt` caption ပါဝင်နိုင်သည်။

မူလ 2000

လေ့ကျင့်ရေးအဆင့် စုစုပေါင်းအရေအတွက်။

အဆင့်မြင့် validation_negative_prompt · rank · validation_resolution · validation_aspect_ratio · trigger_phrase · learning_rate · number_of_frames · frame_rate · split_input_duration_threshold · audio_duration_seconds · validation_number_of_frames · validation_frame_rate · stg_scale · auto_scale_input · split_input_into_scenes · debug_dataset · audio_normalize · audio_preserve_pitch · validation
မူလ blurry, out of focus,...

Validation အတွင်း အသုံးချသော အနုတ်လက္ခဏာဆောင်သည့် ပရောမ့်။ ၎င်းသည် အဆင့်တစ်ဆင့် preview လုပ်ငန်းစဉ်ကို အသုံးပြုသည်။ ထိုလုပ်ငန်းစဉ်သည် အဆင့်နှစ်ဆင့်ပါ production inference ကို ခန့်မှန်းအသုံးပြုသောကြောင့် guidance နှင့် preview အရည်အသွေးသည် နောက်ဆုံးရလဒ်များနှင့် ကွာခြားသည်။

rank မူလ 32

LoRA adaptation rank။ ဆက်တင်မြင့်လာသည်နှင့် မှတ်ဉာဏ်သုံးစွဲမှု တိုးလာသော်လည်း စွမ်းရည်ပိုမိုမြင့်မားလာသည်။

validation_resolution မူလ high

Validation အတွင်း အသုံးပြုမည့် ရုပ်ထွက်အရည်အသွေး။

validation_aspect_ratio မူလ 1:1

Validation အတွင်း အသုံးပြုမည့် aspect ratio။

မူလ

လေ့ကျင့်ရေးအတွင်း caption များ၏ အစတွင် ထည့်သွင်းသည့် LoRA style activation စကားစု။

မူလ 0.0002

Optimization learning rate။

မူလ 89

လေ့ကျင့်ရေးနမူနာတစ်ခုစီအတွက် ဖရိမ်အရေအတွက်။ အရေအတွက်ကို 8 ဖြင့်စားပါက အကြွင်း 1 ကျန်ရမည်။ ဥပမာများမှာ 1, 9, 17, 25, 33, 41, 49, 57, 65, 73, 81, 89, 97 ဖြစ်သည်။

မူလ 24

တစ်စက္ကန့်လျှင် ဖရိမ်ဖြင့် ဖော်ပြသော လေ့ကျင့်ရေးဗီဒီယို၏ ရည်မှန်းဖရိမ်နှုန်း။ LTX-2.3 ၏ မူရင်းနှုန်းမှာ 24 ဖြစ်သည်။

မူလ 30

စက္ကန့်ဖြင့် ဖော်ပြသော scene ခွဲခြားမှု အစပျိုးတန်ဖိုး။ သတ်မှတ်ချက်ထက် ပိုရှည်သော ဗီဒီယိုများကိုသာ ခွဲသည်။

မူလ 5

စက္ကန့်ဖြင့် ဖော်ပြသော အသံကြာချိန် bucket။ ဗီဒီယိုဖရိမ်အရေအတွက်မရှိသော အသံသီးသန့်မုဒ်များအတွက် အရှည်တွက်ချက်ရန် လိုအပ်သည်။ ဤရည်မှန်းချက်က clip ကို ကိုင်တွယ်ပုံကို သတ်မှတ်သည်။ ပိုလျှံသောအသံကို ဖြတ်တောက်ပြီး မပြည့်မီသော clip များကို ကျော်သွားသည်။

မူလ 89

Validation ဗီဒီယိုတစ်ခုစီအတွက် ဖရိမ်အရေအတွက်။

မူလ 24

တစ်စက္ကန့်လျှင် ဖရိမ်ဖြင့် ဖော်ပြသော validation ဗီဒီယိုများအတွက် ရည်မှန်းဖရိမ်နှုန်း။ LTX-2.3 သည် မူရင်းအတိုင်း 24 ဖြင့် လုပ်ဆောင်သည်။

မူလ 1

Spatio-Temporal Guidance (STG) scale။ 1.0 ကို အကြံပြုထားပြီး 0.0 သည် STG ကို ပိတ်သည်။

မူလ []

ပရောမ့်တစ်ခုစီကို ရည်ညွှန်းအသံ clip တစ်ခုစီနှင့် တွဲဖက်ထားသော validation ပရောမ့်စာရင်း။

POST /run/ltx23-trainer-v2/a2a?wait=20 ကုန်ကျစရိတ် → ၄.၆၀ $
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.com/v1/run/ltx23-trainer-v2/a2a?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
  }'

# Still "queued" or "running"? Poll with the id from the response:
curl "https://api.doitong.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"

ဤတောင်းဆိုချက်ကို လုပ်ဆောင်ရန်

သင့် key သည် ဤဘရောက်ဇာထဲတွင်သာ ရှိမည်ဖြစ်ပြီး Doitong API သို့သာ ပို့မည်။ Remember ကို အမှန်ခြစ်ထားမှသာ (localStorage) တွင် သိမ်းမည်။ API ကီး ရယူရန်

LTX 2.3 Trainer (V2) - Audio-to-Audio အကြောင်း

`training_data_url` ရှိ တွဲဖက်နမူနာများပါသော `.zip` မှ အသံမှအသံ ပြောင်းလဲမှုအတွက် LoRA ကို အသေးစိတ်ချိန်ညှိပေးသည်။ `rank` သည် 8 မှ 128 အထိ၊ `number_of_steps` သည် 100 မှ 10000 အထိ၊ `audio_duration_seconds` သည် 0.5 မှ 60 အထိ ဖြစ်သည်။ ဤနေရာတွင် စကင်ခွဲခြင်းကို မသုံးသောကြောင့် ကြိုတင်ခွဲထားသော ဗီဒီယိုအပိုင်းများကို ပေးပါ။ LoRA Weights နှင့် config ဖိုင်ကို ပြန်ပေးသည်။

ပါရာမီတာများ

အမည်အမျိုးအစား မူလတန်ဖိုးခွင့်ပြုထားသည် ဖော်ပြချက်
training_data_urlလိုအပ်သည်
အမျိုးအစားstring
ရွေးချယ်ထားသော လေ့ကျင့်ရေးမုဒ်အတိုင်း စီစဉ်ထားသည့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာပါဝင်သော `.zip` ၏ URL။ မီဒီယာဖိုင်တစ်ခုစီတွင် အခြေခံအမည်တူ `.txt` caption ပါဝင်နိုင်သည်။
rankရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားenum
မူလတန်ဖိုး32
8163264128
LoRA adaptation rank။ ဆက်တင်မြင့်လာသည်နှင့် မှတ်ဉာဏ်သုံးစွဲမှု တိုးလာသော်လည်း စွမ်းရည်ပိုမိုမြင့်မားလာသည်။
number_of_stepsရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားinteger
မူလတန်ဖိုး2000
၁၀၀ – ၁၀,၀၀၀
လေ့ကျင့်ရေးအဆင့် စုစုပေါင်းအရေအတွက်။
learning_rateရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားnumber
မူလတန်ဖိုး0.0002
၀.၀၀၀၀၀၁ – ၁
Optimization learning rate။
number_of_framesရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားinteger
မူလတန်ဖိုး89
၉ – ၁၂၁
လေ့ကျင့်ရေးနမူနာတစ်ခုစီအတွက် ဖရိမ်အရေအတွက်။ အရေအတွက်ကို 8 ဖြင့်စားပါက အကြွင်း 1 ကျန်ရမည်။ ဥပမာများမှာ 1, 9, 17, 25, 33, 41, 49, 57, 65, 73, 81, 89, 97 ဖြစ်သည်။
frame_rateရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားinteger
မူလတန်ဖိုး24
၈ – ၆၀
တစ်စက္ကန့်လျှင် ဖရိမ်ဖြင့် ဖော်ပြသော လေ့ကျင့်ရေးဗီဒီယို၏ ရည်မှန်းဖရိမ်နှုန်း။ LTX-2.3 ၏ မူရင်းနှုန်းမှာ 24 ဖြစ်သည်။
resolutionရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားenum
မူလတန်ဖိုးmedium
lowmediumhigh
လေ့ကျင့်ရေး ရုပ်ထွက်အရည်အသွေး။ ရုပ်ထွက်အရည်အသွေး မြှင့်တင်ခြင်းက မှတ်ဉာဏ်လိုအပ်ချက်ကို တိုးစေသည်။
aspect_ratioရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားenum
မူလတန်ဖိုး1:1
16:91:19:16
လေ့ကျင့်ရေး aspect ratio။
trigger_phraseရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားstring
မူလတန်ဖိုး
လေ့ကျင့်ရေးအတွင်း caption များ၏ အစတွင် ထည့်သွင်းသည့် LoRA style activation စကားစု။
auto_scale_inputရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားboolean
မူလတန်ဖိုးfalse
ဖွင့်ထားပါက တောင်းဆိုထားသော FPS နှင့် ဖရိမ်အရေအတွက်နှင့် ကိုက်ညီစေရန် ဗီဒီယိုကို အလိုအလျောက်ချိန်ညှိသည်။ ပုံဒေတာအစုများကို မပြောင်းလဲပါ။
split_input_into_scenesရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားboolean
မူလတန်ဖိုးfalse
Scene ခွဲခြားမှု ထိန်းချုပ်ချက်။ a2a အတွက် paired target/reference အသံပြင်ဆင်မှုအတွင်း ခွဲခြားခြင်းက အတွဲကို အချိန်မကိုက်စေသောကြောင့် လျစ်လျူရှုသည်။ a2a အတွက် ပိတ်ထားပြီး ကြိုတင်ခွဲထားသော clip များကို ပေးပါ။
split_input_duration_thresholdရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားnumber
မူလတန်ဖိုး30
၁ – ၆၀
စက္ကန့်ဖြင့် ဖော်ပြသော scene ခွဲခြားမှု အစပျိုးတန်ဖိုး။ သတ်မှတ်ချက်ထက် ပိုရှည်သော ဗီဒီယိုများကိုသာ ခွဲသည်။
debug_datasetရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားboolean
မူလတန်ဖိုးfalse
လေ့ကျင့်ရေးအပြည့် မလုပ်ဆောင်မီ ဗီဒီယိုများ၊ ပုံများနှင့် caption များကို စစ်ဆေးရန် ကြိုတင်လုပ်ဆောင်မှု စစ်ဆေးရေးမုဒ်။ ဖွင့်ထားပါက trainer သည် လက်ဖြင့်စစ်ဆေးရန် ဒေါင်းလုဒ်လုပ်နိုင်သော archive ထဲတွင် ပြင်ဆင်ပြီး လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအစုကို ပြန်ပေးသည်။
audio_normalizeရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားboolean
မူလတန်ဖိုးtrue
ဒေတာအစုတစ်လျှောက် အသံအဆင့်များ ညီညွတ်စေရန် အသံ peak normalization။
audio_preserve_pitchရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားboolean
မူလတန်ဖိုးtrue
အသံကြာချိန်ကို ကိုက်ညီအောင်ပြုလုပ်စဉ် ဖြတ်တောက်ခြင်း သို့မဟုတ် padding ပြုလုပ်ခြင်းအစား pitch ကို ထိန်းသိမ်းခြင်း။
audio_duration_secondsရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားnumber
မူလတန်ဖိုး5
၀.၅ – ၆၀
စက္ကန့်ဖြင့် ဖော်ပြသော အသံကြာချိန် bucket။ ဗီဒီယိုဖရိမ်အရေအတွက်မရှိသော အသံသီးသန့်မုဒ်များအတွက် အရှည်တွက်ချက်ရန် လိုအပ်သည်။ ဤရည်မှန်းချက်က clip ကို ကိုင်တွယ်ပုံကို သတ်မှတ်သည်။ ပိုလျှံသောအသံကို ဖြတ်တောက်ပြီး မပြည့်မီသော clip များကို ကျော်သွားသည်။
validationရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားobject[]
မူလတန်ဖိုး[]
အကြောင်းအရာ ၂ ခုထက် မပိုပါ
ပရောမ့်တစ်ခုစီကို ရည်ညွှန်းအသံ clip တစ်ခုစီနှင့် တွဲဖက်ထားသော validation ပရောမ့်စာရင်း။
validation[].promptလိုအပ်သည်
အမျိုးအစားstring
Validation အတွင်း အသုံးပြုမည့် ပရောမ့်။
validation[].reference_audio_urlလိုအပ်သည်
အမျိုးအစားurl · audio
≥ 1 characters
အသံဖန်တီးမှုကို conditioning ပြုလုပ်ရန် အသုံးပြုသော ရည်ညွှန်းအသံ URL။
validation_negative_promptရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားstring
မူလတန်ဖိုးblurry, out of focus, overexposed, underexposed, low contrast, washed out colors, excessive noise, grainy texture, poor lighting, flickering, motion blur, distorted proportions, unnatural skin tones, deformed facial features, asymmetrical face, missing facial features, extra limbs, disfigured hands, wrong hand count, artifacts around text, inconsistent perspective, camera shake, incorrect depth of field, background too sharp, background clutter, distracting reflections, harsh shadows, inconsistent lighting direction, color banding, cartoonish rendering, 3D CGI look, unrealistic materials, uncanny valley effect, incorrect ethnicity, wrong gender, exaggerated expressions, wrong gaze direction, mismatched lip sync, silent or muted audio, distorted voice, robotic voice, echo, background noise, off-sync audio, incorrect dialogue, added dialogue, repetitive speech, jittery movement, awkward pauses, incorrect timing, unnatural transitions, inconsistent framing, tilted camera, flat lighting, inconsistent tone, cinematic oversaturation, stylized filters, or AI artifacts.
Validation အတွင်း အသုံးချသော အနုတ်လက္ခဏာဆောင်သည့် ပရောမ့်။ ၎င်းသည် အဆင့်တစ်ဆင့် preview လုပ်ငန်းစဉ်ကို အသုံးပြုသည်။ ထိုလုပ်ငန်းစဉ်သည် အဆင့်နှစ်ဆင့်ပါ production inference ကို ခန့်မှန်းအသုံးပြုသောကြောင့် guidance နှင့် preview အရည်အသွေးသည် နောက်ဆုံးရလဒ်များနှင့် ကွာခြားသည်။
validation_number_of_framesရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားinteger
မူလတန်ဖိုး89
၉ – ၁၂၁
Validation ဗီဒီယိုတစ်ခုစီအတွက် ဖရိမ်အရေအတွက်။
validation_frame_rateရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားinteger
မူလတန်ဖိုး24
၈ – ၆၀
တစ်စက္ကန့်လျှင် ဖရိမ်ဖြင့် ဖော်ပြသော validation ဗီဒီယိုများအတွက် ရည်မှန်းဖရိမ်နှုန်း။ LTX-2.3 သည် မူရင်းအတိုင်း 24 ဖြင့် လုပ်ဆောင်သည်။
validation_resolutionရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားenum
မူလတန်ဖိုးhigh
lowmediumhigh
Validation အတွင်း အသုံးပြုမည့် ရုပ်ထွက်အရည်အသွေး။
validation_aspect_ratioရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားenum
မူလတန်ဖိုး1:1
16:91:19:16
Validation အတွင်း အသုံးပြုမည့် aspect ratio။
stg_scaleရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားnumber
မူလတန်ဖိုး1
၀ – ၃
Spatio-Temporal Guidance (STG) scale။ 1.0 ကို အကြံပြုထားပြီး 0.0 သည် STG ကို ပိတ်သည်။
လိုအပ်သည်

ထွက်ရလဒ်

GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t
{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "ltx23-trainer-v2/a2a",
  "status": "succeeded",
  "created_at": "2026-10-20T12:00:00Z",
  "started_at": "2026-10-20T12:00:02Z",
  "completed_at": "2026-10-20T12:00:09Z",
  "queue_position": null,
  "cost": {
    "credits": 4600,
    "usd": "4.60",
    "charged": 4600,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
  },
  "output": {
    "video": {
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
      "content_type": "image/jpeg",
      "file_name": "0-output.jpeg",
      "file_size": 1843200
    },
    "audio": {
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
      "content_type": "image/jpeg",
      "file_name": "0-output.jpeg",
      "file_size": 1843200
    },
    "lora_file": {
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
      "content_type": "image/jpeg",
      "file_name": "0-output.jpeg",
      "file_size": 1843200
    },
    "config_file": {
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
      "content_type": "image/jpeg",
      "file_name": "0-output.jpeg",
      "file_size": 1843200
    },
    "debug_dataset": {
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
      "content_type": "image/jpeg",
      "file_name": "0-output.jpeg",
      "file_size": 1843200
    }
  },
  "outputs": [
    {
      "type": "file",
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
      "content_type": "image/jpeg",
      "file_size": 1843200,
      "stored": true
    }
  ],
  "error": null,
  "metrics": {
    "inference_seconds": 6.8
  },
  "urls": {
    "self": "https://api.doitong.com/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
    "cancel": "https://api.doitong.com/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/cancel"
  }
}
သင့်ဖိုင်များ၊ သင့်ရွေးချယ်မှုoutputs[].url တိုင်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ သိုလှောင်မှုရှိ မိတ္တူဖြစ်သည်- အမြဲတမ်း (GB-month အလိုက် ငွေပေးရသည်) သို့မဟုတ် ၇ ရက် အခမဲ့၊ သင့်အကောင့်ဆက်တင် သို့မဟုတ် ?storage= ဖြင့် သိမ်းထားသည်။
မော်ဒယ်တိုင်းတွင် ပုံစံတူပုံ၊ ဗီဒီယိုနှင့် အသံတို့အတွက် type၊ url၊ content_type၊ width၊ height နှင့် duration။ output သည် မော်ဒယ်ကိုယ်တိုင်၏ ရလဒ် object ဖြစ်သည်။
ထွက်ရလဒ်၏ Fields များ
video
object {url, content_type, file_name, file_size} | nullဗီဒီယိုဖန်တီးသော Endpoint များအတွက် ရရှိနိုင်ပါက validation မှ ပေါင်းစပ်ထားသော ဗီဒီယို preview။
audio
object {url, content_type, file_name, file_size} | nullValidation မှ ပေါင်းစပ်ထားသော အသံ။ ဤအသံသီးသန့် route များအတွက် ရရှိနိုင်ပါက preview အဖြစ် ပေးသည်: /audio-inpaint, /audio-extend-suffix, /audio-extend-prefix, /t2a, /a2a, နှင့် /v2a။
lora_file
object {url, content_type, file_name, file_size}.safetensors ဖော်မတ်ရှိ လေ့ကျင့်ပြီး LoRA weights များ၏ URL။
config_file
object {url, content_type, file_name, file_size}Inference Endpoint တည်ဆောက်မှုအတွက် configuration။
debug_dataset
object {url, content_type, file_name, file_size} | null`debug_dataset` ဖွင့်ထားသည့်အခါ ရရှိနိုင်သော debug ထွက်ရလဒ်။ ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ပြီးနောက် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာပါဝင်သည့် ဒေါင်းလုဒ်လုပ်နိုင်သော archive။

နောက်ထပ် မော်ဒယ်များ: လေ့ကျင့်ခြင်း

AI အေးဂျင့်များအတွက်- ဤစာမျက်နှာ၏ Markdown ကို ဤနေရာတွင် ရရှိနိုင်သည် https://doitong.com/my/developers/models/ltx23-trainer-v2/a2a.md. မော်ဒယ်များနှင့် လမ်းညွှန်များအားလုံး: https://doitong.com/developers/llms.txt