文档首页/ AI开发平台ModelArts/ API参考/ 训练管理/ 获取训练作业支持的AI预置框架
更新时间：2024-10-23 GMT+08:00
查看PDF
分享

获取训练作业支持的AI预置框架

功能介绍

获取训练作业支持的AI预置框架。

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

GET /v2/{project_id}/training-job-engines

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。

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

total

Integer

训练作业引擎规格总数。

items

Array of items objects

引擎规格参数列表。
表3 items

参数

参数类型

描述

engine_id

String

引擎规格的ID。如“caffe-1.0.0-python2.7”。

engine_name

String

引擎规格的名称。如“Caffe”。

engine_version

String

引擎规格的版本。对一个引擎名称，有多个版本的引擎，如使用python2.7的"Caffe-1.0.0-python2.7"等。

v1_compatible

Boolean

是否为v1兼容模式。

run_user

String

引擎默认启动用户uid。

image_info

image_info object

引擎具体信息。
表4 image_info

参数

参数类型

描述

cpu_image_url

String

cpu规格下对应镜像。

gpu_image_url

String

gpu或者Ascend规格下对应镜像。

image_version

String

镜像版本。

请求示例

如下以查询北京四训练作业所有的公共引擎规格为例（引擎过多，只显示部分）。

GET https://endpoint/v2/{project_id}/training-job-engines

响应示例

状态码： 200

ok

{
  "total" : 20,
  "items" : [ {
    "engine_id" : "caffe-1.0.0-python2.7",
    "engine_name" : "Caffe",
    "engine_version" : "caffe-1.0.0-python2.7",
    "v1_compatible" : true,
    "run_user" : "",
    "image_info" : {
      "cpu_image_url" : "modelarts-job-dev-image/caffe1-cpu-cp27:1.0.0",
      "gpu_image_url" : "modelarts-job-dev-image/caffe1-gpu-cuda8-cp27:1.0.0",
      "image_version" : "3.1.0"
    }
  }, {
    "engine_id" : "horovod-cp36-tf-1.16.2",
    "engine_name" : "Horovod",
    "engine_version" : "0.16.2-TF-1.13.1-python3.6",
    "v1_compatible" : true,
    "run_user" : "",
    "image_info" : {
      "cpu_image_url" : "modelarts-job-dev-image/tensorflow-gpu-cuda10-cp36-horovod0162:1.13.1",
      "gpu_image_url" : "modelarts-job-dev-image/tensorflow-gpu-cuda10-cp36-horovod0162:1.13.1",
      "image_version" : "3.2.1"
    }
  }, {
    "engine_id" : "horovod_0.20.0-tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64",
    "engine_name" : "Horovod",
    "engine_version" : "horovod_0.20.0-tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64",
    "v1_compatible" : false,
    "run_user" : "1102",
    "image_info" : {
      "cpu_image_url" : "aip/horovod_tensorflow:train",
      "gpu_image_url" : "aip/horovod_tensorflow:train",
      "image_version" : "horovod_0.20.0-tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20210912152543-1e0838d"
    }
  }, "......", {
    "engine_id" : "tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64",
    "engine_name" : "TensorFlow",
    "engine_version" : "tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64",
    "v1_compatible" : false,
    "run_user" : "1102",
    "image_info" : {
      "cpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train",
      "gpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train",
      "image_version" : "tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20210912152543-1e0838d"
    }
  }, {
    "engine_id" : "xgboost-sklearn-python3.6",
    "engine_name" : "XGBoost-Sklearn",
    "engine_version" : "XGBoost-0.80-Sklearn-0.18.1-python3.6",
    "v1_compatible" : true,
    "run_user" : "",
    "image_info" : {
      "cpu_image_url" : "modelarts-job-dev-image/python-train-py36:secure",
      "gpu_image_url" : "",
      "image_version" : "2.0.10-20211101113705"
    }
  } ]
}

状态码

状态码

描述

200

ok

错误码

请参见错误码。

父主题： 训练管理

相关文档