用途：对预训练模型（如 BERT、ResNet）用迁移学习微调，适配情感分析、图像分类等自定义任务，适合数据有限、从零训练不划算的生产场景。
主要能力：支持梯度检查点等省内存技术；兼容 Hugging Face Transformers、TensorFlow、PyTorch；集成学习率调度等超参调优；支持多 GPU 或云实例分布式训练；提供准确率、F1、损失等评估指标。
使用方式：先准备数据集与模型，将数据转为兼容格式（如文本用 JSONL），再调用微调命令。CLI 示例：openclaw fine-tune --model bert-base-uncased --data-path ./data.jsonl --epochs 3 --batch-size 16 --learning-rate 5e-5。也可用 REST API：POST /api/v1/fine-tune，请求体含 model_id、dataset_url、epochs、hyperparameters。认证需设置环境变量 $OPENCLAW_API_KEY。支持 YAML 配置，如 model、data.path、data.format、training.epochs、training.optimizer，通过 openclaw fine-tune --config config.yaml 传入。
集成与依赖：可与 data-preprocessing、model-evaluation、aimlops-deployment 等技能串联；云环境可在配置中指定 provider（如 aws）；依赖安装示例 pip install transformers==4.28.0 torch==1.13.1；集群需设置 $OPENCLAW_CLUSTER_ID。
限制与错误处理：需注意无效模型 ID、数据格式不匹配等错误，脚本中可用 try-catch 捕获 HTTPError，CLI 加 --verbose 记录详细日志，GPU 问题先用 nvidia-smi 检查。具体收费、价格与平台支持范围暂未提供。