华为云用户手册
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状态码 状态码如表1那所示。 表1 状态码 状态码 编码 状态码说明 100 Continue 继续请求。 这个临时响应用来通知客户端,它的部分请求已经被服务器接收,且仍未被拒绝。 101 Switching Protocols 切换协议。只能切换到更高级的协议。 例如,切换到HTTP的新版本协议。 200 OK 接口调用成功。 201 Created 创建类的请求完全成功。 202 Accepted 已经接受请求,但未处理完成。 203 Non-Authoritative Information 非授权信息,请求成功。 204 NoContent 请求完全成功,同时HTTP响应不包含响应体。 在响应OPTIONS方法的HTTP请求时返回此状态码。 205 Reset Content 重置内容,服务器处理成功。 206 Partial Content 服务器成功处理了部分GET请求。 300 Multiple Choices 多种选择。请求的资源可包括多个位置,相应可返回一个资源特征与地址的列表用于用户终端(例如:浏览器)选择。 301 Moved Permanently 永久移动,请求的资源已被永久的移动到新的URI,返回信息会包括新的URI。 302 Found 资源被临时移动。 303 See Other 查看其它地址。 使用GET和POST请求查看。 304 Not Modified 所请求的资源未修改,服务器返回此状态码时,不会返回任何资源。 305 Use Proxy 所请求的资源必须通过代理访问。 306 Unused 已经被废弃的HTTP状态码。 400 BadRequest 非法请求。 建议直接修改该请求,不要重试该请求。 401 Unauthorized 在客户端提供认证信息后,返回该状态码,表明服务端指出客户端所提供的认证信息不正确或非法。 402 Payment Required 保留请求。 403 Forbidden 请求被拒绝访问。 返回该状态码,表明请求能够到达服务端,且服务端能够理解用户请求,但是拒绝做更多的事情,因为该请求被设置为拒绝访问,建议直接修改该请求,不要重试该请求。 404 NotFound 所请求的资源不存在。 建议直接修改该请求,不要重试该请求。 405 MethodNotAllowed 请求中带有该资源不支持的方法。 建议直接修改该请求,不要重试该请求。 406 Not Acceptable 服务器无法根据客户端请求的内容特性完成请求。 407 Proxy Authentication Required 请求要求代理的身份认证,与401类似,但请求者应当使用代理进行授权。 408 Request Time-out 服务器等候请求时发生超时。 客户端可以随时再次提交该请求而无需进行任何更改。 409 Conflict 服务器在完成请求时发生冲突。 返回该状态码,表明客户端尝试创建的资源已经存在,或者由于冲突请求的更新操作不能被完成。 410 Gone 客户端请求的资源已经不存在。 返回该状态码,表明请求的资源已被永久删除。 411 Length Required 服务器无法处理客户端发送的不带Content-Length的请求信息。 412 Precondition Failed 未满足前提条件,服务器未满足请求者在请求中设置的其中一个前提条件。 413 Request Entity Too Large 由于请求的实体过大,服务器无法处理,因此拒绝请求。为防止客户端的连续请求,服务器可能会关闭连接。如果只是服务器暂时无法处理,则会包含一个Retry-After的响应信息。 414 Request-URI Too Large 请求的URI过长(URI通常为网址),服务器无法处理。 415 Unsupported Media Type 服务器无法处理请求附带的媒体格式。 416 Requested range not satisfiable 客户端请求的范围无效。 417 Expectation Failed 服务器无法满足Expect的请求头信息。 422 UnprocessableEntity 请求格式正确,但是由于含有语义错误,无法响应。 429 TooManyRequests 表明请求超出了客户端访问频率的限制或者服务端接收到多于它能处理的请求。建议客户端读取相应的Retry-After首部,然后等待该首部指出的时间后再重试。 500 InternalServerError 表明服务端能被请求访问到,但是不能理解用户的请求。 501 Not Implemented 服务器不支持请求的功能,无法完成请求。 502 Bad Gateway 充当网关或代理的服务器,从远端服务器接收到了一个无效的请求。 503 ServiceUnavailable 被请求的服务无效。 建议直接修改该请求,不要重试该请求。 504 ServerTimeout 请求在给定的时间内无法完成。客户端仅在为请求指定超时(Timeout)参数时会得到该响应。 505 HTTP Version not supported 服务器不支持请求的HTTP协议的版本,无法完成处理。 父主题: 公共参数
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作业状态参考 作业状态如表1所示。 表1 作业状态 状态值 作业状态说明 0 JOBSTAT_UNKNOWN,作业状态未知。 1 JOBSTAT_INIT,作业初始化状态。 2 JOBSTAT_IMAGE_CREATING,作业镜像正在创建。 3 JOBSTAT_IMAGE_FAILED,作业镜像创建失败。 4 JOBSTAT_SUBMIT_TRYING,作业正在提交。 5 JOBSTAT_SUBMIT_FAILED,作业提交失败。 6 JOBSTAT_DELETE_FAILED,作业删除失败。 7 JOBSTAT_WAITING,作业正在排队中。 8 JOBSTAT_RUNNING,作业正在运行中。 9 JOBSTAT_KILLING,作业正在取消。 10 JOBSTAT_COMPLETED,作业已经完成。 11 JOBSTAT_FAILED,作业运行失败。 12 JOBSTAT_KILLED,作业取消成功。 13 JOBSTAT_CANCELED,作业取消。 14 JOBSTAT_LOST,作业丢失。 15 JOBSTAT_SCALING,作业正在扩容。 16 JOBSTAT_SUBMIT_MODEL_FAILED,提交模型失败。 17 JOBSTAT_DEPLOY_SERVICE_FAILED,部署服务失败。 18 JOBSTAT_CHECK_INIT,审核作业初始化。 19 JOBSTAT_CHECK_RUNNING,审核作业正在运行中。 20 JOBSTAT_CHECK_RUNNING_COMPLETED,审核作业已经完成。 21 JOBSTAT_CHECK_FAILED,审核作业失败。 父主题: 训练管理(旧版)
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响应示例 成功响应示例 { "is_success": true, "engines": [ { "engine_type": 1, "engine_name": "TensorFlow", "engine_id": 1, "engine_version": "TF-1.4.0-python2.7" } ] } 失败响应示例 { "is_success": false, "error_message": "Error string", "error_code": "ModelArts.0105" }
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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。 engines engines结构数组 引擎规格参数列表,如表4所示。 表4 engines属性列表说明 参数 参数类型 说明 engine_type integer 训练作业的引擎类型。 1:TensorFlow。 2:MXNet。 4:Caffe。 5:Spark_MLlib 6: Scikit Learn 9:XGBoost-Sklearn 10:Pytorch 13:Ascend-Powerd-Engine 17: MindSpore-GPU engine_id Long 训练作业的引擎ID。 engine_name String 训练作业的引擎名称。 engine_version String 训练作业使用的引擎版本。
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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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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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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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响应示例 成功响应示例 { "duration": 33000, "service_url": "https://console.huaweicloud.com/modelarts2/tensorboard/04f679b17380d32a2f32c00335c4b5ba/197/", "job_name": "apiTest-11", "create_time": 1565149736000, "train_url": "/wph-test/zl-test/Flowers-Set/ApiTest/", "job_id": 197, "job_desc": "ModelArts API Dialtest", "resource_id": "e17dd874-b5e0-4e9b-aaf0-22b045ad8571", "status": 7 } 失败响应示例 { "error_message": "The length of search content should be in [0,100]", "error_code": "ModelArts.0104" }
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响应消息 响应参数如表2所示。 表2 响应参数 参数 参数类型 说明 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。 job_name String 可视化作业的名称。 service_url String 可视化作业的endpoint。 resource_id String 可视化作业的计费资源ID。 job_id Long 可视化作业的ID。 job_desc String 可视化作业的具体描述。 duration Long 可视化作业的运行时长,单位为毫秒。 create_time Long 可视化作业的创建时间,时间戳格式。 train_url String 可视化作业输出文件OBS路径。 status Int 可视化作业的运行状态,详细作业状态列表请参见作业状态参考。
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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_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。 error_message String 调用失败时的错误信息。 调用成功时无此字段。 job_total_count Integer 查询的可视化作业总数。 job_count_limit Integer 用户还可以创建可视化作业的数量。 jobs jobs结构数组 可视化作业的属性列表,具体请参见表4。 quotas Integer 可视化作业的运行数量上限。
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响应示例 成功响应示例 { "quotas": 100, "is_success": true, "job_total_count": 1, "job_count_limit": 999, "jobs": [ { "job_id": 1, "job_name": "visualization-job", "status": 1, "create_time": 15099239923, "resource_id": "4787c885-e18d-4ef1-aa12-c4ed0c364b27", "duration": 1502323, "job_desc": "This is a visualization job", "service_url": "https://console.huaweicloud.com/modelarts/tensoarbod/xxxx/111", "train_url": "/obs/name/" } ] } 失败响应示例 { "is_success": false, "error_message": "error message", "error_code": "ModelArts.0103" }
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响应示例 成功响应示例 { "is_success": true, "job_id": "10", "job_name": "visualization-job", "status": "1", "create_time": "1524189990635" } 失败响应示例 { "is_success": false, "error_message": "error message", "error_code": "ModelArts.0103" }
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请求示例 如下以创建名为“visualization-job”,描述为“this is a visualization job”,OBS路径为“/obs/name/”的可视化作业为例。 POST https://endpoint/v1/{project_id}/visualization-jobs { "job_name": "visualization-job", "job_desc": "this is a visualization job", "train_url": "/obs/name/", "job_type": "mindinsight", "schedule": [ { "type": "stop", "time_unit": "HOURS", "duration": 1 } ] }
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响应消息 响应参数如表5所示。 表5 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。 job_id Long 可视化作业的ID。 job_name String 可视化作业的名称 status Integer 可视化作业的运行状态,详细作业状态列表请参见作业状态参考。 create_time Long 可视化作业的创建时间,时间戳格式。 service_url String 可视化作业的endpoint。
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请求消息 请求参数如表2所示。 表2 请求参数 参数 是否必选 参数类型 说明 job_name 是 String 可视化作业名称。限制为1-20位只含数字,字母,下划线,中划线的名称。 job_desc 否 String 对可视化作业的描述,默认为空,字符串的长度限制为[0, 256]。 train_url 是 String OBS路径地址。 job_type 否 String 可视化的类型,可选的有tensorboard和mindinsight,默认为tensorboard。 flavor 否 Object 创建可视化作业选择的规格,用户无需填写。参见表3。 schedule 否 Object 自动停止设置。参见表4。 表3 flavor属性列表 参数 是否必选 参数类型 说明 code 是 String 可视化作业选择的资源规格编码。通过flavor接口获得。 表4 schedule属性列表 参数 是否必选 参数类型 说明 type 是 String 设置为stop。 time_unit 是 String 自动停止功能的时间单位 HOURS。 duration 是 Int 自动停止,时间范围为[0,24]。
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响应示例 成功响应示例 { "spec_code": "modelarts.vm.gpu.v100", "user_image_url": "100.125.5.235:20202/jobmng/custom-cpu-base:1.0", "user_command": "bash -x /home/work/run_train.sh python /home/work/user-job-dir/app/mnist/mnist_softmax.py --data_url /home/work/user-job-dir/app/mnist_data", "gpu_type": "nvidia-v100", "dataset_version_id": "2ff0d6ba-c480-45ae-be41-09a8369bfc90", "engine_name": "TensorFlow", "is_success": true, "nas_mount_path": "/home/work/nas", "worker_server_num": 1, "nas_share_addr": "192.168.8.150:/", "train_url": "/test/minst/train_out/out1/", "nas_type": "nfs", "spec_id": 4, "parameter": [ { "label": "learning_rate", "value": 0.01 } ], "log_url": "/usr/log/", "config_name": "config123", "app_url": "/usr/app/", "create_time": 1559045426000, "dataset_id": "38277e62-9e59-48f4-8d89-c8cf41622c24", "volumes": [ { "nfs": { "id": "43b37236-9afa-4855-8174-32254b9562e7", "src_path": "192.168.8.150:/", "dest_path": "/home/work/nas", "read_only": false } }, { "host_path": { "src_path": "/root/work", "dest_path": "/home/mind", "read_only": false } } ], "cpu": "64", "model_id": 4, "boot_file_url": "/usr/app/boot.py", "dataset_name": "dataset-test", "pool_id": "pool9928813f", "config_desc": "This is a config desc test", "gpu_num": 1, "data_source": [ { "type": "obs", "data_url": "/test/minst/data/" } ], "pool_name": "pnt1", "dataset_version_name": "dataset-version-test", "core": "8", "engine_type": 1, "engine_id": 3, "engine_version": "TF-1.8.0-python2.7", "data_url": "/test/minst/data/" } 失败响应示例 { "is_success": false, "error_message": "Error string", "error_code": "ModelArts.0105" }
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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。 config_name String 训练作业参数的名称。 config_desc String 训练作业参数的描述信息。 worker_server_num Integer 训练作业worker的个数。 app_url String 训练作业的代码目录。 boot_file_url String 训练作业的代码启动文件。 model_id Long 训练作业的模型ID。 parameter JSON Array 训练作业的运行参数,为“label-value”格式;当为 自定义镜像 训练作业的时候,此参数为容器环境变量。详情请查看表8 spec_id Long 训练作业资源规格ID。 data_url String 训练作业的数据集。 dataset_id String 训练作业的数据集ID。 dataset_version_id String 训练作业的数据集版本ID。 data_source JSON Array 训练作业使用的多数据集。详情请查看表4。 engine_type Integer 训练作业的引擎类型。 engine_name String 训练作业的引擎名称。 engine_id Long 训练作业的引擎ID。 engine_version String 训练作业使用的引擎版本。 train_url String 训练作业的输出文件OBS路径URL,默认为空,如“/usr/train/”。 log_url String 训练作业的日志OBS输出路径URL,默认为空。如:“/usr/train/”。 user_image_url String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的SWR-URL。 user_command String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。 spec_code String 训练作业资源规格。 gpu_type String 资源规格gpu的类型。 create_time Long 训练作业参数创建时间 。 cpu String 资源规格CPU内存。 gpu_num Integer 资源规格gpu的个数。 core String 资源规格的核数。 dataset_name String 训练作业的数据集名称。 dataset_version_name String 训练作业的数据集名称。 pool_id String 资源池ID。 pool_name String 资源池名称。 volumes JSON Array 训练作业可使用的存储卷。具体请参见表5。 nas_mount_path String SFS Turbo (NAS) 训练本地挂载路径。如:“/home/work/nas”。 nas_share_addr String SFS Turbo (NAS) 共享路径。如:“192.168.8.150:/”。 nas_type String 当前仅支持 nfs。如:“nfs”。 表4 data_source属性列表 参数 参数类型 说明 dataset_id String 训练作业的数据集ID。 dataset_version String 训练作业的数据集版本ID。 type String 数据集类型。 “obs”:表示使用OBS的数据。 “dataset”:表示使用数据集的数据。 data_url String OBS的桶路径。
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URI GET /v1/{project_id}/training-job-configs/{config_name} 参数说明如表1所示。 表1 路径参数 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。 config_name 是 String 训练作业参数的名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 说明 config_type 否 String 指定要查询的配置类型,可选值有以下两种 “custom”为查询用户自定义配置。 “sample”为查询示例配置,默认为“custom”。
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请求示例 如下以更新名为“config”的作业参数为例。 PUT https://endpoint/v1/{project_id}/training-job-configs/config { "config_desc": "This is config", "worker_server_num": 1, "app_url": "/usr/app/", "boot_file_url": "/usr/app/boot.py", "parameter": [ { "label": "learning_rate", "value": 0.01 }, { "label": "batch_size", "value": 32 } ], "spec_id": 1, "dataset_id": "38277e62-9e59-48f4-8d89-c8cf41622c24", "dataset_version_id": "2ff0d6ba-c480-45ae-be41-09a8369bfc90", "engine_id": 1, "train_url": "/usr/train/", "log_url": "/usr/log/", "model_id": 1 }
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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。 config_total_count Integer 查询到的训练作业参数的总数。 configs Array of ConfigResponse objects configs参数属性列表。 表4 configs属性列表说明 参数 参数类型 说明 config_name String 训练作业参数的名称。 config_desc String 训练作业参数的描述信息。 create_time Long 训练作业的创建时间。 engine_type integer 训练作业的引擎类型。 engine_name String 训练作业的引擎名称。 engine_id Long 训练作业的引擎ID。 engine_version String 训练作业使用的引擎版本。 user_image_url String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的SWR-URL。如:“100.125.5.235:20202/jobmng/custom-cpu-base:1.0” user_command String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。形式为:“bash /home/work/run_train.sh python /home/work/user-job-dir/app/train.py {python_file_parameter}”。
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响应示例 成功响应示例 { "is_success": true, "config_total_count": 3, "configs": [ { "config_name": "testConfig", "config_desc": "This is config", "create_time": 1524189990635, "engine_type": 1, "engine_name": "TensorFlow", "engine_id": 1, "engine_version": "TF-1.4.0-python2.7", "user_image_url": "100.125.5.235:20202/jobmng/custom-cpu-base:1.0", "user_command": "bash -x /home/work/run_train.sh python /home/work/user-job-dir/app/mnist/mnist_softmax.py --data_url /home/work/user-job-dir/app/mnist_data" } ] } 失败响应示例 { "is_success": false, "error_message": "Error string", "error_code": "ModelArts.0105" }
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请求示例 如下以创建名为“testConfig”,描述为“This is config”的训练作业参数为例。 POST https://endpoint/v1/{project_id}/training-job-configs { "config_name": "testConfig", "config_desc": "This is config", "worker_server_num": 1, "app_url": "/usr/app/", "boot_file_url": "/usr/app/boot.py", "parameter": [ { "label": "learning_rate", "value": "0.01" }, { "label": "batch_size", "value": "32" } ], "spec_id": 1, "dataset_id": "38277e62-9e59-48f4-8d89-c8cf41622c24", "dataset_version_id": "2ff0d6ba-c480-45ae-be41-09a8369bfc90", "engine_id": 1, "train_url": "/usr/train/", "log_url": "/usr/log/", "model_id": 1 }
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响应消息 相应参数如表2所示。 表2 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。 log_file_list String 训练作业的日志文件名。单机作业日志仅有一个文件,分布式作业日志有多个文件。
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URI GET /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id}/versions/{version_id}/log/file-names 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。 job_id 是 Long 训练作业的ID。 version_id 是 Long 训练作业的版本ID。
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URI POST /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id}/versions/{version_id}/stop 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。 job_id 是 Long 训练作业的ID。 version_id 是 Long 训练作业的版本ID。
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请求示例 如下以创建“job_id”为10,“pre_version_id”为20的一个新版本作业为例。 POST https://endpoint/v1/{project_id}/training-jobs/10/versions/ { "job_desc": "This is a ModelArts job", "config": { "worker_server_num": 1, "app_url": "/usr/app/", "boot_file_url": "/usr/app/boot.py", "parameter": [ { "label": "learning_rate", "value": "0.01" }, { "label": "batch_size", "value": "32" } ], "dataset_id": "38277e62-9e59-48f4-8d89-c8cf41622c24", "dataset_version_id": "2ff0d6ba-c480-45ae-be41-09a8369bfc90", "spec_id": 1, "engine_id": 1, "train_url": "/usr/train/", "log_url": "/usr/log/", "pre_version_id": 20, "model_id": 1, "pool_id": "test-pool" } }
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响应消息 响应参数如表6所示。 表6 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。 job_id Long 训练作业的ID。 job_name String 训练作业的名称 status Int 训练作业的运行状态,详细作业状态列表请参见作业状态参考。 create_time Long 训练作业的创建时间,时间戳格式。 version_id Long 训练作业的版本ID。 version_name String 训练作业的版本名称。
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响应示例 成功响应示例 { "is_success": true, "job_id": 10, "job_name": "TestModelArtsJob", "status": 1, "create_time": 1524189990635, "version_id": 10, "version_name":"V0001" } 失败响应示例 { "is_success": false, "error_message": "Error string", "error_code": "ModelArts.0105" }
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响应示例 成功响应示例 { "is_success": true, "job_id": 10, "job_name": "testModelArtsJob", "job_desc": "testModelArtsJob desc", "version_count": 2, "versions": [ { "version_id": 10, "version_name": "V0004", "pre_version_id": 5, "engine_type": 1, "engine_name": "TensorFlow", "engine_id": 1, "engine_version": "TF-1.4.0-python2.7", "status": 10, "app_url": "/usr/app/", "boot_file_url": "/usr/app/boot.py", "create_time": 1524189990635, "parameter": [ { "label": "learning_rate", "value": 0.01 } ], "duration": 532003, "spec_id": 1, "core": 2, "cpu": 8, "gpu": true, "gpu_num": 2, "gpu_type": "Pnt1", "worker_server_num": 1, "data_url": "/usr/data/", "train_url": "/usr/train/", "log_url": "/usr/log/", "dataset_version_id": "2ff0d6ba-c480-45ae-be41-09a8369bfc90", "dataset_id": "38277e62-9e59-48f4-8d89-c8cf41622c24", "data_source": [ { "type": "obs", "data_url": "/qianjiajun-test/minst/data/" } ], "user_image_url": "100.125.5.235:20202/jobmng/custom-cpu-base:1.0", "user_command": "bash -x /home/work/run_train.sh python /home/work/user-job-dir/app/mnist/mnist_softmax.py --data_url /home/work/user-job-dir/app/mnist_data", "model_id": 1, "model_metric_list": "{\"metric\":[{\"metric_values\":{\"recall\":0.005833,\"precision\":0.000178,\"accuracy\":0.000937},\"reserved_data\":{},\"metric_meta\":{\"class_name\":0,\"class_id\":0}}],\"total_metric\":{\"total_metric_meta\":{},\"total_reserved_data\":{},\"total_metric_values\":{\"recall\":0.005833,\"id\":0,\"precision\":0.000178,\"accuracy\":0.000937}}}", "system_metric_list": "{\"cpuUsage\":[\"0\",\"3.10\",\"5.76\",\"0\",\"0\",\"0\",\"0\"],\"memUsage\":[\"0\",\"0.77\",\"2.09\",\"0\",\"0\",\"0\",\"0\"],\"gpuUtil\":[\"0\",\"0.25\",\"0.88\",\"0\",\"0\",\"0\",\"0\"],\"gpuMemUsage\":[\"0\",\"0.65\",\"6.01\",\"0\",\"0\",\"0\",\"0\"],\"diskReadRate\":[\"0\",\"91811.07\",\"38846.63\",\"0\",\"0\",\"0\",\"0\"],\"diskWriteRate\":[\"0\",\"2.23\",\"0.94\",\"0\",\"0\",\"0\",\"0\"],\"recvBytesRate\":[\"0\",\"5770405.50\",\"2980077.75\",\"0\",\"0\",\"0\",\"0\"],\"sendBytesRate\":[\"0\",\"12607.17\",\"10487410.00\",\"0\",\"0\",\"0\",\"0\"],\"interval\":1}", "dataset_name": "dataset-test", "dataset_version_name": "dataset-version-test", "start_time": 1563172362000, "volumes": [ { "nfs": { "id": "43b37236-9afa-4855-8174-32254b9562e7", "src_path": "192.168.8.150:/", "dest_path": "/home/work/nas", "read_only": false } }, { "host_path": { "src_path": "/root/work", "dest_path": "/home/mind", "read_only": false } } ], "pool_id": "pool9928813f", "pool_name": "pnt1", "nas_mount_path": "/home/work/nas", "nas_share_addr": "192.168.8.150:/", "nas_type": "nfs" } ] } 失败响应示例 { "is_success": false, "error_message": "Error string", "error_code": "ModelArts.0105" }
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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。 job_id Long 训练作业的ID。 job_name String 训练作业的名称。 job_desc String 训练作业的描述信息。 version_count Long 训练作业的版本数。 versions JSON Array 训练作业的运行版本参数。该样例请参考响应样例。属性详情参见表4。 表4 versions属性列表 参数 参数类型 说明 version_id Long 训练作业的版本ID。 version_name String 训练作业的版本名称。 pre_version_id Long 训练作业前一版本的ID。 engine_type Long 训练作业的引擎类型。 engine_name String 训练作业的引擎名称。 engine_id Long 训练作业的引擎ID。 engine_version String 训练作业的引擎版本。 status Int 训练作业的状态。 app_url String 训练作业的代码目录。 boot_file_url String 训练作业的代码启动文件。 create_time Long 训练作业的创建时间。 parameter JSON Array 训练作业的运行参数。当为自定义镜像训练作业的时候,此参数为容器环境变量。具体请参见表5。 duration Long 训练作业的运行时间,单位为毫秒。 spec_id Long 训练作业资源规格ID。 core String 资源规格的核数。 cpu String 资源规格CPU内存。 gpu Boolean 是否使用gpu。 gpu_num Integer 资源规格gpu的个数。 gpu_type String 资源规格gpu的类型。 worker_server_num Integer 训练作业worker的个数。 data_url String 训练作业的数据集。 train_url String 训练作业输出文件OBS路径。 log_url String 训练作业的日志OBS输出路径URL,默认为空。如:“/usr/log/”。 dataset_version_id String 训练作业的数据集版本ID。 dataset_id String 训练作业的数据集ID。 data_source JSON Array 训练作业使用的多数据集。具体请参见表6。 model_id Long 训练作业的模型ID。 model_metric_list String 训练作业的模型评测参数。具体请参见表7。 system_metric_list String 训练作业的系统监控指标。具体请参见表8。 user_image_url String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的SWR-URL。 user_command String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。 resource_id String 训练作业的计费资源ID。 dataset_name String 训练作业的数据集名称。 start_time Long 训练作业开始时间。 volumes JSON Array 训练作业可使用的存储卷。具体请参见表13。 dataset_version_name String 训练作业的数据集名称。 pool_name String 资源池名称。 pool_id String 资源池ID。 nas_mount_path String SFS Turbo (NAS) 训练本地挂载路径。如:“/home/work/nas”。 nas_share_addr String SFS Turbo (NAS) 共享路径。如:“192.168.8.150:/”。 nas_type String 当前仅支持 nfs。如:“nfs”。 表5 parameter属性列表 参数 参数类型 说明 label String 参数名称。 value String 参数值。 表6 data_source属性列表 参数 参数类型 说明 dataset_id String 训练作业的数据集ID。 dataset_version String 训练作业的数据集版本ID。 type String 数据集类型。 “obs”:表示使用OBS的数据。 “dataset”:表示使用数据集的数据。 data_url String OBS的桶路径。 表7 model_metric_list属性列表 参数 参数类型 说明 metric JSON Array 训练作业的模型单个分类测评参数。 total_metric JSON 训练作业的模型总测评参数。具体请参见表11。 表8 system_metric_list属性列表 参数 参数类型 说明 cpuUsage Array 训练作业CPU资源占用率。 memUsage Array 训练作业内存资源占用率。 gpuUtil Array 训练作业GPU资源占用率。 表9 metric属性列表 参数 参数类型 说明 metric_values JSON 训练作业模型单个分类测评参数指标。具体请参见表10。 reserved_data JSON 预留字段。 metric_meta JSON 训练作业模型单个分类,包含类ID和类名。 表10 metric_values属性列表 参数 参数类型 说明 recall Float 训练作业模型单个分类召回率。 precision Float 训练作业模型单个分类精确率。 accuracy Float 训练作业模型单个分类准确率。 表11 total_metric属性列表 参数 参数类型 说明 total_metric_meta JSON Array 预留字段。 total_reserved_data JSON Array 预留字段。 total_metric_values JSON Array 训练作业模型总测评参数指标。具体请参见表12。 表12 total_metric_values属性列表 参数 参数类型 说明 f1_score Float 训练作业模型总召回。仅限部分预置算法使用,会自动生成,仅供参考。 recall Float 训练作业模型总召回率。 precision Float 训练作业模型总精确率。 accuracy Float 训练作业模型总准确率。 表13 volumes属性列表 参数 参数类型 说明 nfs object 共享文件系统类型的存储卷。仅支持运行于已联通共享文件系统网络的资源池的训练作业。具体请参见表14。 host_path object 主机文件系统类型的存储卷。仅支持运行于专属资源池中的训练作业。具体请参见表15。 表14 nfs属性列表 参数 参数类型 说明 id String SFS Turbo 文件系统 ID。 src_path String SFS Turbo 文件系统地址。 dest_path String 训练作业的本地路径。 read_only Boolean dest_path 是否为只读权限,默认为读写权限。 true:只读权限 false:默认值,读写权限 表15 host_path属性列表 参数 参数类型 说明 src_path String 宿主机的本地路径。 dest_path String 训练作业的本地路径。 read_only Boolean dest_path 是否为只读权限,默认为读写权限。 true:只读权限 false:默认值,读写权限
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