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limit String 最大显示条数。 offset String 开始的条数。 order String 排序方式。 start_time String 事件的开始时间。 end_time String 事件的结束时间。 events Array of Event objects
检查自定义镜像的端口和ws跟wss的配置是否正确。 连接成功后结果如下： 图5 连接成功 优先验证自定义镜像提供的websocket服务的情况，不同的工具实现的websocket服务会有不同，可能出现连接建立后维持不住，可能出现请求一次后连接就中断需要重新连接的情况，Model
GpuInfo object 规格的GPU信息。 npu_info NpuInfo object 规格的NPU信息。 source_type String 此规格应用于模型的类型，取值为空或auto，默认为空，代表是用户自己产生的模型；取值为auto时，代表是自动学习训练的模型，计费方式有差别。
/v1/{project_id}/events 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 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 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 resource 是 String 事件所属资源类型。可选值为pools，表示资源池。
Turbo的ID。 name String SFS Turbo的名称。 status String 与SFS Turbo的连接状态信息。可选值如下： Active：SFS连通状态正常 Abnormal：SFS连通状态异常 ipAddr String SFS Turbo的访问地址。
工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 表4 Apps 参数 是否必选 参数类型 描述 app_id 否 String APP的编号，可通过查询APP列表获取。 响应参数 状态码： 200 表5 响应Header参数
Turbo的ID。 name String SFS Turbo的名称。 status String 与SFS Turbo的连接状态信息。可选值如下： Active：SFS连通状态正常 Abnormal：SFS连通状态异常 ipAddr String SFS Turbo的访问地址。
signed_new_source String 签名后的处理后样本地址。 signed_origin_source String 签名后的原样本地址。 version_id String 数据处理任务的版本ID。 请求示例 查询数据处理任务版本的结果展示 GET https://{endpoint}/
strings 导出的样本ID列表。 search_conditions Array of SearchCondition objects 导出的筛选条件，多个条件之间是或(OR)关系。 train_sample_ratio String 指定发布版本时训练集-验证集的切分比例，默认为1
用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 export_type 否 Integer 导出类型，不传则默认查询所有类型的导出任务。可选值如下： 0：已标注 1：未标注 2：全部 3：条件筛选 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数，取值范围[1
Environment实例 描述模型正常运行需要的环境，如使用的python版本、tensorflow版本等。 Environment实例的示例请参见示例代码。 source_job_id 否 String 来源训练作业的ID，模型是从训练作业产生的可填写，用于溯源；如模型是从第三方元模型导入，则为空，默认值为空。
modelarts:dataset:getWorkforceTask - √ √ 表2 数据集版本管理的细化权限说明 权限 对应API接口 授权项 依赖的授权项 IAM项目 企业项目 查询数据集的版本列表 GET /v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/versions
数据集版本ID。当导出数据集某一版本的数据时，需要指定该参数。 with_column_header 否 Boolean 导出时是否将列名写到CSV文件的第一行，对于表格数据集有效。可选值如下： true：导出时将列名写到CSV文件的第一行（默认值） false：导出时不将列名写到CSV文件的第一行 表3
上传数据和算法至OBS（首次使用时需要） 前提条件 已经在OBS上创建好并行文件系统，请参见创建并行文件系统。 已经在obsutil安装和配置，请参见obsutils安装和配置。 准备数据 单击下载动物数据集至本地，并解压。 通过obsutil将数据集上传至OBS桶中。 ./obsutil
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