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节点当前状态。可选值如下： Available：节点可用 Creating：节点创建中 Deleting：节点删除中 Abnormal：节点不正常 Checking: 节点自检中 az String 节点所在的可用区。 privateIp String 节点的IP地址。 resources NodeResource
of PoolNodeAz objects 资源池中节点的AZ信息。 nodePool 否 String 节点池名称。比如：nodePool-1。 taints 否 Array of Taint objects 支持给创建出来的节点加taints来设置反亲和性，非特权池不能指定。 labels
v2 kind 是 String 节点池类型。可选值如下： NodePool：节点池 metadata 是 CreateNodePoolMetaVO object 节点池的metadata信息。 spec 否 NodePoolSpec object 节点池创建请求体。 表3 CreateNodePoolMetaVO
是 String 节点池名称。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 apiVersion String API版本。可选值如下： v2 kind String 节点池类型。可选值如下： NodePool：节点池池 metadata
API版本。可选值如下： v2 kind String 节点池类型。可选值如下： NodePool：节点池池 metadata NodePoolMetadata object 节点池的metadata信息。 spec NodePoolSpec object 节点池的期望信息。 status NodePoolStatus
NodePool：节点池池 metadata NodePoolMetadata object 节点池的metadata信息。 spec NodePoolSpec object 节点池的期望信息。 status NodePoolStatus object 节点池的状态信息。 表4 NodePoolMetadata
如何通过ssh登录专属资源池节点？ ModelArts专属资源池不支持ssh登录节点。 父主题： Standard资源池
部署服务如何选择计算节点规格？ 部署服务时，用户需要指定节点规格进行服务部署，界面目前显示的节点规格是ModelArts根据用户的AI应用和资源池的节点规格计算得到，用户可以选择ModelArts提供的规格，也可以使用自定义规格（公共资源池不支持）。 计算节点规格主要是根据用户A
批量删除节点 功能介绍 批量删除指定资源池中的节点，资源池中至少保留一个节点。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_i
批量重启节点 功能介绍 批量重启指定资源池中的节点 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/pools/{pool
多节点训练TensorFlow框架ps节点作为server会一直挂着，ModelArts是怎么判定训练任务结束？如何知道是哪个节点是worker呢？ TensorFlow框架分布式训练的情况下，会启动ps与worker任务组，worker任务组为关键任务组，会以worker任务组的进程退出码，判断训练作业是否结束。
节点池管理 查询节点池列表 创建节点池 查询指定节点池详情 更新节点池 删除节点池 查询节点池的节点列表
创建Workflow数据集节点 功能介绍 通过对ModelArts数据集能力进行封装，实现新版数据集的创建功能。主要用于通过创建数据集对已有数据（已标注/未标注）进行统一管理的场景，后续常接数据集导入节点或者数据集标注节点。 属性总览 您可以使用CreateDatasetStep
description 模型注册节点的描述信息 否 str policy 节点执行的policy 否 StepPolicy depend_steps 依赖的节点列表 否 Step或者Step的列表 表2 ModelInput 属性 描述 是否必填 数据类型 name 模型注册节点的输入名称，只能
demo workflow", steps=[dataset_import] ) 场景三：基于数据集创建节点构建数据集导入节点。数据集创建节点的输出作为数据集导入节点的输入。 from modelarts import workflow as wf # 通过DatasetIm
结合as_input的能力提供给后续节点使用。 当模型训练需要更新数据时，可以使用数据集导入节点先导入新的数据，然后再通过该节点发布新的版本供后续节点使用。 属性总览 您可以使用ReleaseDatasetStep来构建数据集版本发布节点，ReleaseDatasetStep结构如下：
description 数据集标注节点的描述信息 否 str policy 节点执行的policy 否 StepPolicy depend_steps 依赖的节点列表 否 Step或者Step的列表 表2 LabelingInput 属性 描述 是否必填 数据类型 name 数据集标注节点的输入名称，
式是采用数据占位符的方式进行编写，您可以在工作流启动之前对参数进行配置，自由度更高。 基于数据集版本发布节点构建作业类型节点 使用场景：数据集版本发布节点的输出作为作业类型节点的输入。 from modelarts import workflow as wf # 定义数据集对象
outputs 服务部署节点的输出列表 是 ServiceOutput或者ServiceOutput的列表 title title信息，主要用于前端的名称展示 否 str description 服务部署节点的描述信息 否 str policy 节点执行的policy 否 StepPolicy
创建Workflow节点 创建Workflow数据集节点 创建Workflow数据集标注节点 创建Workflow数据集导入节点 创建Workflow数据集版本发布节点 创建Workflow训练作业节点 创建Workflow模型注册节点 创建Workflow服务部署节点 父主题： 开发Workflow命令参考
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