更新时间：2025-09-18 GMT+08:00
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
|
参数 |
是否必选 |
参数类型 |
描述 |
|---|---|---|---|
|
project_id |
是 |
String |
参数解释：用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 约束限制：1 - 64字符，字母、数字和中划线。 取值范围：不涉及。 默认取值：不涉及。 |
请求参数
无
响应参数
状态码：200
|
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。 |
|
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。 |
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
