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资源和引擎规格接口

AI开发平台MODELARTS-查询作业资源规格:URI

URI GET /v1/{project_id}/job/resource-specs 参数说明如表1所示。表1 参数说明参数是否必选参数类型说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。表2 查询检索参数说明参数是否为必选参数类型说明 job_type 否 String 指定作业的类型，可选的有“train”和“inference”。查询自动学习资源规格无需此参数。 engine_id 否 Long 指定作业的引擎ID，默认为“0”。查询自动学习资源规格无需此参数。 project_type 否 Integer 项目类型。默认为“0”。 0：非自动学习项目。 1：自动学习，图像分类。 2：自动学习，物体检测。 3：自动学习，预测分析。

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AI开发平台MODELARTS-查询作业资源规格:响应消息

响应消息响应参数如表3所示。表3 响应参数参数参数类型说明 is_success Boolean 请求是否成功。 error_message String 调用失败时的错误信息。调用成功时无此字段。 error_code String 调用失败时的错误码，具体请参见错误码。调用成功时无此字段。 spec_total_count Integer 作业资源规格总数。 specs specs结构数组资源规格参数列表，如表4所示。表4 specs属性列表说明参数参数类型说明 spec_id Long 资源规格的ID。 core String 资源规格的核数。 cpu String 资源规格CPU内存。 gpu_num Integer 资源规格GPU的个数。 gpu_type String 资源规格GPU的类型。 spec_code String 云资源的规格类型。 max_num Integer 可以选择的最大节点数量。 unit_num Integer 计价单元个数。 storage String 资源规格的ssd大小。 interface_type Integer 接口类型。 no_resource Boolean 所选规格资源是否充足，True代表没有资源。

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AI开发平台MODELARTS-查询作业资源规格:响应示例

响应示例成功响应示例 { "specs": [ { "spec_id": 2, "core": "2", "cpu": "8", "gpu_num": 0, "gpu_type": "", "spec_code": "modelarts.vm.cpu.2u", "unit_num": 1, "max_num": 2, "storage": "", "interface_type": 1, "no_resource": false } ], "is_success": true, "spec_total_count": 1 } 失败响应示例 { "is_success": false, "error_message": "Error string", "error_code": "ModelArts.0105" }

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AI开发平台MODELARTS-查询资源规格列表:示例代码

示例代码在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 from modelarts.session import Session from modelarts.estimatorV2 import Estimator session = Session() info = Estimator.get_train_instance_types(session=session) print(info)

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AI开发平台MODELARTS-查询资源规格列表:示例代码

示例代码在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 1 2 3 4 5 from modelarts.session import Session from modelarts.estimator import Estimator session = Session() algo_info = Estimator.get_train_instance_types(modelarts_session=session) print(algo_info)

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