查询训练作业版本详情
功能介绍
根据作业ID查看指定的训练作业详情。
URI
GET /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id}/versions/{version_id}
请求消息
无请求参数。
响应消息
|
参数 |
参数类型 |
说明 |
|---|---|---|
|
is_success |
Boolean |
请求是否成功。 |
|
job_id |
Long |
训练作业的ID。 |
|
job_name |
String |
训练作业的名称。 |
|
job_desc |
String |
训练作业的描述信息。 |
|
version_id |
Long |
训练作业的版本ID。 |
|
version_name |
String |
训练作业的版本名称。 |
|
pre_version_id |
Long |
训练作业前一版本的名称。 |
|
engine_type |
integer |
训练作业的引擎类型。“engine_type”和“engine_name”对应关系如下：
|
|
engine_name |
String |
训练作业的引擎名称。目前支持的引擎名称如下：
|
|
engine_id |
Long |
训练作业的引擎ID。 |
|
engine_version |
String |
训练作业使用的引擎版本。 |
|
status |
Integer |
训练作业的状态，详细作业状态列表请参见作业状态参考。 |
|
app_url |
String |
训练作业的代码目录。 |
|
boot_file_url |
String |
训练作业的代码启动文件。 |
|
create_time |
Long |
训练作业的创建时间。 |
|
parameter |
Array<Object> |
训练作业的运行参数。当为自定义镜像训练作业的时候，此参数为容器环境变量。详细请参见表3。 |
|
duration |
Long |
训练作业的运行时间，单位为毫秒。 |
|
spec_id |
Long |
训练作业资源规格ID。 |
|
core |
String |
资源规格的核数。 |
|
cpu |
String |
资源规格CPU内存。 |
|
gpu_num |
Integer |
资源规格gpu的个数。 |
|
gpu_type |
String |
资源规格gpu的类型。 |
|
worker_server_num |
Integer |
训练作业worker的个数。 |
|
data_url |
String |
训练作业的数据集。 |
|
train_url |
String |
训练作业输出文件OBS路径。 |
|
log_url |
String |
训练作业的日志OBS输出路径URL，默认为空。如：“/usr/train/”。 |
|
dataset_version_id |
String |
训练作业的数据集版本ID。 |
|
dataset_id |
String |
训练作业的数据集ID。 |
|
data_source |
Array<Object> |
训练作业使用的多数据集。具体请参见表4。 |
|
model_id |
Long |
训练作业的模型ID。 |
|
model_metric_list |
String |
训练作业的模型评测参数。具体请参见表5。 |
|
system_metric_list |
Object |
训练作业的系统监控指标。具体请参见表6。 |
|
user_image_url |
String |
自定义镜像训练作业的自定义镜像的SWR-URL。 |
|
user_command |
String |
自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。 |
|
resource_id |
String |
训练作业的计费资源ID。 |
|
dataset_name |
String |
训练作业的数据集名称。 |
|
spec_code |
String |
训练作业资源规格。 |
|
start_time |
Long |
训练作业开始时间。 |
|
volumes |
Array<Object> |
训练作业可使用的存储卷。具体请参见表11。 |
|
dataset_version_name |
String |
训练作业的数据集名称。 |
|
pool_name |
String |
资源池名称。 |
|
pool_id |
String |
资源池ID。 |
|
nas_mount_path |
String |
SFS Turbo (NAS) 训练本地挂载路径。如：“/home/work/nas”。 |
|
nas_share_addr |
String |
SFS Turbo (NAS) 共享路径。如：“192.168.8.150:/”。 |
|
nas_type |
String |
当前仅支持 nfs。如：“nfs”。 |
|
参数 |
参数类型 |
说明 |
|---|---|---|
|
dataset_id |
String |
训练作业的数据集ID。 |
|
dataset_version |
String |
训练作业的数据集版本ID。 |
|
type |
String |
数据集类型。
|
|
data_url |
String |
OBS的桶路径。 |
|
参数 |
参数类型 |
说明 |
|---|---|---|
|
metric |
JSON Array |
训练作业的模型单个分类测评参数。具体请参见表7。 |
|
total_metric |
JSON |
训练作业的模型总测评参数。具体请参见表9。 |
|
参数 |
参数类型 |
说明 |
|---|---|---|
|
cpuUsage |
Array |
训练作业CPU资源占用率。 |
|
memUsage |
Array |
训练作业内存资源占用率。 |
|
gpuUtil |
Array |
训练作业GPU资源占用率。 |
|
参数 |
参数类型 |
说明 |
|---|---|---|
|
metric_values |
JSON |
训练作业模型单个分类测评参数指标。具体请参见表8。 |
|
reserved_data |
JSON |
预留字段。 |
|
metric_meta |
JSON |
训练作业模型单个分类，包含类ID和类名。 |
|
参数 |
参数类型 |
说明 |
|---|---|---|
|
recall |
Float |
训练作业模型单个分类召回率。 |
|
precision |
Float |
训练作业模型单个分类精确率。 |
|
accuracy |
Float |
训练作业模型单个分类准确率。 |
|
参数 |
类型 |
说明 |
|---|---|---|
|
total_metric_meta |
JSON |
预留字段。 |
|
total_reserved_data |
JSON |
预留字段。 |
|
total_metric_values |
JSON |
训练作业模型总测评参数指标。具体请参见表10。 |
|
参数 |
是否必选 |
参数类型 |
说明 |
|---|---|---|---|
|
nfs |
否 |
Object |
共享文件系统类型的存储卷。仅支持运行于已联通共享文件系统网络的资源池的训练作业。具体说明请参见表6。 |
|
host_path |
否 |
Object |
主机文件系统类型的存储卷。仅支持运行于专属资源池中的训练作业。具体说明请参见表7。 |
|
参数 |
是否必选 |
参数类型 |
说明 |
|---|---|---|---|
|
id |
是 |
String |
SFS Turbo 文件系统 ID。 |
|
src_path |
是 |
String |
SFS Turbo 文件系统地址。 |
|
dest_path |
是 |
String |
训练作业的本地路径。 |
|
read_only |
否 |
Boolean |
dest_path 是否为只读权限，默认为读写权限。
|
|
参数 |
是否必选 |
参数类型 |
说明 |
|---|---|---|---|
|
src_path |
是 |
String |
宿主机的本地路径。 |
|
dest_path |
是 |
String |
训练作业的本地路径。 |
|
read_only |
否 |
Boolean |
dest_path 是否为只读权限，默认为读写权限。
|
请求示例
如下以查询“job_id”为10，“version_id”为10的作业为例。
GET https://endpoint/v1/{project_id}/training-jobs/10/versions/10
响应示例
- 成功响应示例
{ "is_success": true, "job_id": 10, "job_name": "TestModelArtsJob", "job_desc": "TestModelArtsJob desc", "version_id": 10, "version_name": "jobVersion", "pre_version_id": 5, "engine_type": 1, "engine_name": "TensorFlow", "engine_id": 1, "engine_version": "TF-1.4.0-python2.7", "status": 10, "app_url": "/usr/app/", "boot_file_url": "/usr/app/boot.py", "create_time": 1524189990635, "parameter": [ { "label": "learning_rate", "value": 0.01 } ], "duration": 532003, "spec_id": 1, "core": 2, "cpu": 8, "gpu_num": 2, "gpu_type": "Pnt1", "worker_server_num": 1, "data_url": "/usr/data/", "train_url": "/usr/train/", "log_url": "/usr/log/", "dataset_version_id": "2ff0d6ba-c480-45ae-be41-09a8369bfc90", "dataset_id": "38277e62-9e59-48f4-8d89-c8cf41622c24", "data_source": [ { "type": "obs", "data_url": "/qianjiajun-test/minst/data/" } ], "user_image_url": "100.125.5.235:20202/jobmng/custom-cpu-base:1.0", "user_command": "bash -x /home/work/run_train.sh python /home/work/user-job-dir/app/mnist/mnist_softmax.py --data_url /home/work/user-job-dir/app/mnist_data", "model_id": 1, "model_metric_list": "{\"metric\":[{\"metric_values\":{\"recall\":0.005833,\"precision\":0.000178,\"accuracy\":0.000937},\"reserved_data\":{},\"metric_meta\":{\"class_name\":0,\"class_id\":0}}],\"total_metric\":{\"total_metric_meta\":{},\"total_reserved_data\":{},\"total_metric_values\":{\"recall\":0.005833,\"id\":0,\"precision\":0.000178,\"accuracy\":0.000937}}}", "system_metric_list": { "cpuUsage": [ "0", "3.10", "5.76", "0", "0", "0", "0" ], "memUsage": [ "0", "0.77", "2.09", "0", "0", "0", "0" ], "gpuUtil": [ "0", "0.25", "0.88", "0", "0", "0", "0" ] }, "dataset_name": "dataset-test", "dataset_version_name": "dataset-version-test", "spec_code": "xxxxxxxx", "start_time": 1563172362000, "volumes": [ { "nfs": { "id": "43b37236-9afa-4855-8174-32254b9562e7", "src_path": "192.168.8.150:/", "dest_path": "/home/work/nas", "read_only": false } }, { "host_path": { "src_path": "/root/work", "dest_path": "/home/mind", "read_only": false } } ], "pool_id": "pool9928813f", "pool_name": "pnt1", "nas_mount_path": "/home/work/nas", "nas_share_addr": "192.168.8.150:/", "nas_type": "nfs" } - 失败响应示例
{ "is_success": false, "error_message": "Error string", "error_code": "ModelArts.0105" }
状态码
状态码请参见状态码。
