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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
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
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
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。
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,后续常见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
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
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,
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
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
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:
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