用途：面向阿里云百炼平台的模型精调全流程命令行工具，集数据集处理、精调训练、压缩量化与部署为一体。
主要能力：数据集校验与上传（.jsonl 或 .zip）；创建文本、语音、图像精调任务，文本支持 sft、sft-lora、dpo、dpo-lora、cpt；查询任务列表、详情、日志与进度；查看 checkpoint 并导出模型；对全参数精调模型做压缩量化；将模型部署为服务并管理生命周期、容量与吞吐预留；查询基座模型可训练能力。
使用方式：执行前必须先阅读共享协议文件 ../bailian-protocol/SKILL.md（版本与更新、安装与鉴权、CLI 错误上报），协议缺失时应停止并运行 bl skill init，不要猜测鉴权与授权。典型顺序：bl dataset validate --file train.jsonl（可带 --schema chatml|dpo|cpt|tts|image）→ bl dataset upload --file train.jsonl 获取 file-id → bl finetune text|audio|image create --base-model <base> --datasets <file-id|path> → bl finetune watch --job-id ft-xxx → bl finetune checkpoints --job-id ft-xxx → bl finetune export --job-id ft-xxx --checkpoint ckpt-N --model-name my-model → bl deploy text|audio|image create --model-name <my-model> --display-name my-svc。不确定基座支持哪些训练方法时用 bl finetune capability --base-model <base> 或 --training-type。详细参数以 reference/ 目录与 bl <command> --help 为准，不要猜测 flag。
适用场景：需要精调自有模型的文本、语音（如 cosyvoice-v3-flash）、图像（如 wan2.7-image-pro）任务，以及数据集管理、训练监控、产物导出、量化压缩和服务部署。
限制与风险：整条流水线需要 API key。风险等级为 high 或 requires_confirmation 的操作须遵循协议，不可自动添加 --yes。容量类写操作（create/scale/renew/delete、overflow）需先 --dry-run 预览再确认，每次只提交一次且不自动重试，HTTP 200 不等于成功，应配合 --wait 或检查 operation_status；容量单位为 kTPM，effective、configured、target 三者含义不同；deploy list --status 仅对当前页做本地过滤，服务端总数未过滤；扩容值为单实例绝对 kTPM 而非增量，填零不代表释放；capacity delete 仅释放实例并保留 ModelCode，预付实例无法直接删除，需用 capacity unsubscribe --instance-id <id> 获取退款链接，无退款 API；overflow 作用于整个 ModelCode；官方未提供估算器或独立自动续费端点。已安装相关技能时可转交 bailian-gen、bailian-model-recommend、bailian-cli 等处理后续任务。资料未提供价格与具体配额数值。