How to train your own Jev for $17
本文介绍如何以约17美元的成本微调一个类似Jev的高效分类模型。作者基于Qwen3.5 4B，从MultiNLI、BoolQ、Banking77、AG News、SST-5等多个Hugging Face数据集中采样约3.8万个样本，通过脚本归一化数据后，使用Together AI的Fine-tuning服务启动训练任务（约25分钟完成），再将模型部署到Together AI的专用端点（dedicated endpoint），并通过API查询模型完成分类任务。文中还发布了可直接使用的together/Tev1-4B-experimental模型，适用于客服意图识别、文本情感分析、论文分类等实际场景，涵盖从环境搭建、数据准备、训练到部署查询的完整流程。
