必须在创建视觉分类任务时通过【自定义类别】限定输出范围，如“猫”“狗”“兔子”，且须中文、无标点空格；上传符合train/val结构的ZIP数据集并确保每类≥3张图；训练上线后调用API，返回label严格匹配预设类别。
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要在火山引擎上让模型按你指定的几类（比如“猫/狗/兔子”）对上传的图片自动打标签，必须在创建视觉分类任务时就明确限定输出范围，不能依赖模型自由发挥——否则它可能返回“宠物”“哺乳动物”等泛化词，或漏掉你关心的细分类型。
创建视觉分类任务并绑定自定义类别
进入火山方舟控制台 → 点击左侧【视觉模型】→ 选择【视觉理解】→ 点击【新建任务】→ 在任务类型中选【图像分类】。
填写任务名称（如“宠物细粒度识别”）、选择模型（推荐 Doubao-Seedream-4.5，支持少样本微调），然后关键一步：在【分类体系】栏点击【自定义类别】按钮。
在弹出框中逐行输入你的目标类别，每行一个，**必须用中文、不带标点、无空格**，例如：
猫
狗
兔子
注意：类别名一旦保存无法修改，若需增删只能新建任务；【类别总数不能超过100个，且不能包含“全部”“其他”“未知”等兜底词】。
确认提交后，系统会生成唯一任务 ID，并自动进入“待部署”状态。
上传标注数据并触发训练
点击刚创建的任务名称进入详情页 → 切换到【数据管理】Tab → 点击【上传数据集】。
准备一个 ZIP 包，结构必须为：根目录下直接放两个文件夹，分别命名为 train 和 val；每个文件夹内按类别名建子文件夹（如 train/猫/、train/狗/），图片直接放入对应子文件夹，支持 JPG/PNG/WebP，单张不超过 20MB。
上传 ZIP 后，系统自动解压并校验路径。若发现某类别文件夹为空，或某张图打不开，该类别将被跳过且不报错——【务必在上传前用本地文件管理器确认每个类别子文件夹里至少有3张图】。
校验通过后，点击【启动训练】，选择训练轮数（默认10轮足够小样本收敛），开始模型适配。
调用 API 进行推理
训练完成后状态变为“已上线”，复制页面顶部的【服务地址】和【API Key】。
构造 POST 请求，Header 中加入 Authorization: Bearer
{"image_url": "https://example.com/cat.jpg", "top_k": 1}
发送后返回结果形如 {"result": [{"label": "猫", "score": 0.982}] } —— label 值严格限定为你当初输入的那几个中文类别名，不会出现“felis catus”或“feline”等非预期输出。
