AI开发平台MODELARTS-创建训练作业版本:参数说明
参数说明
参数 |
是否必选 |
参数类型 |
描述 |
---|---|---|---|
modelarts_session |
是 |
Object |
会话对象,初始化方法见Session鉴权。 |
train_instance_count |
是 |
Long |
训练作业worker的个数。 |
code_dir |
否 |
String |
训练作业的代码目录,如“/bucket/src/”。当填入model_name时不需要填写。 |
boot_file |
否 |
String |
训练作业的代码启动文件,需要在代码目录下,如“/bucket/src/boot.py”。当填入model_name时不需要填写。 |
model_name |
否 |
Long |
训练作业的内置算法模型名称。填入model_name后app_url与boot_file_url不需填写,framework_type和framework_version也不需要填写。“model_name”请从查询预置算法接口中获取。 |
output_path |
是 |
String |
训练作业的输出位置。 |
hyperparameters |
否 |
JSON Array |
训练作业的运行参数,为label-value格式,其中lable和value的值均为String类型;当为 自定义镜像 训练作业的时候,此参数为容器环境变量。 |
log_url |
否 |
String |
训练作业的日志OBS输出路径URL,默认为空。如:“/usr/log/”。 |
train_instance_type |
是 |
Long |
训练作业选择的资源规格。若选择在训练平台训练,请从查询资源规格列表接口获取。 |
framework_type |
否 |
String |
训练作业选择的引擎规格。请从查询引擎规格列表接口获取引擎规格。当填入model_name时不需要填写。 |
framework_version |
否 |
String |
训练作业选择的引擎版本。请从查询引擎规格列表接口获取引擎版本。当填入model_name时不需要填写。 |
user_image_url |
否 |
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 |
否 |
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}” 。 |
参数 |
是否必选 |
参数类型 |
描述 |
---|---|---|---|
job_id |
是 |
String |
训练作业的ID。job_id可通过创建训练作业生成的训练作业对象查询,如“job_instance.job_id”。或可通过查询训练作业列表的响应获取。 |
pre_version_id |
是 |
Long |
训练作业前一版本的ID。pre_version_id可通过创建训练作业生成的训练作业对象查询,如“job_instance.version_id”。或通过查询训练作业列表的响应获取。 |
inputs |
是 |
String |
训练作业的数据存储位置。inputs和dataset_id、dataset_version_id、data_source不可同时出现,但必须有其一。本地训练只支持该参数。 |
dataset_id |
否 |
String |
训练作业的数据集ID。应与dataset_version_id同时出现,但不可与inputs同时出现。 |
dataset_version_id |
否 |
String |
训练作业的数据集版本ID。应与dataset_id同时出现,但不可与inputs同时出现。 |
wait |
否 |
Boolean |
是否等待创建训练作业版本结束,默认为“False”。 |
job_desc |
否 |
String |
训练作业版本的描述。 |
参数 |
类型 |
描述 |
---|---|---|
TrainingJob |
Object |
训练对象。该对象包含job_id、version_id等属性,及对训练作业的查询、更新、删除等操作,如可通过job_version_instance.job_id获取训练作业ID。 |
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