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更新时间:2021/10/12 GMT+08:00
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查询训练作业版本列表

功能介绍

根据作业ID查看指定的训练作业版本。

URI

GET /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id}/versions

参数说明如表1所示。
表1 参数说明

参数

是否必选

参数类型

说明

project_id

String

用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称

job_id

Long

训练作业的ID。

请求消息

请求参数如表2所示。

表2 请求参数

参数

是否必选

参数类型

说明

per_page

Integer

指定每一页展示作业参数的总量,默认为10,“per_page”可选的范围为[1,1000]。

page

Integer

指定要查询页的索引。

  • 如果需要分页,请设置“page”参数值为“1”
  • 默认“page”参数值为“0”,不支持分页。

响应消息

响应参数如表3所示。
表3 响应参数

参数

参数类型

说明

is_success

Boolean

请求是否成功。

error_message

String

调用失败时的错误信息。

调用成功时无此字段。

error_code

String

调用失败时的错误码,具体请参见错误码

调用成功时无此字段。

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_count

Long

训练作业的版本数。

versions

JSON Array

训练作业的运行版本参数。该样例请参考响应样例。

表4 versions属性列表

参数

参数类型

说明

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ID。

engine_type

Long

训练作业的引擎类型。

engine_name

String

训练作业的引擎名称。

engine_id

Long

训练作业的引擎ID。

engine_version

String

训练作业的引擎版本。

status

Int

训练作业的状态。

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

JSON Array

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。具体请参见表5

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/log/”

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

JSON Array

训练作业使用的多数据集。具体请参见表6

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7

system_metric_list

String

训练作业的系统监控指标。具体请参见表8

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。

start_time

Long

训练作业开始时间。

volumes

JSON Array

训练作业可使用的存储卷。具体请参见表13

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”

表5 parameter属性列表

参数

参数类型

说明

label

String

参数名称。

value

String

参数值。

表6 data_source属性列表

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。

  • “obs”:表示使用OBS的数据。
  • “dataset”:表示使用数据集的数据。

data_url

String

OBS的桶路径。

表7 model_metric_list属性列表

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。

total_metric

JSON

训练作业的模型总测评参数。具体请参见表11

表8 system_metric_list属性列表

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。

表9 metric属性列表

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10

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。

表10 metric_values属性列表

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。

表11 total_metric属性列表

参数

参数类型

说明

total_metric_meta

JSON Array

预留字段。

total_reserved_data

JSON Array

预留字段。

total_metric_values

JSON Array

训练作业模型总测评参数指标。具体请参见表12

表12 total_metric_values属性列表

参数

参数类型

说明

f1_score

Float

训练作业模型总召回。仅限部分预置算法使用,会自动生成,仅供参考。

recall

Float

训练作业模型总召回率。

precision

Float

训练作业模型总精确率。

accuracy

Float

训练作业模型总准确率。

表13 volumes属性列表

参数

参数类型

说明

nfs

JSON

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。具体请参见表14

host_path

JSON

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。具体请参见表15

表14 nfs属性列表

参数

参数类型

说明

id

String

SFS Turbo 文件系统 ID。

src_path

String

SFS Turbo 文件系统地址。

dest_path

String

训练作业的本地路径。

read_only

Boolean

dest_path 是否为只读权限,默认为读写权限。

  • true:只读权限
  • false:默认值,读写权限
表15 host_path属性列表

参数

参数类型

说明

src_path

String

宿主机的本地路径。

dest_path

String

训练作业的本地路径。

read_only

Boolean

dest_path 是否为只读权限,默认为读写权限。

  • true:只读权限
  • false:默认值,读写权限

示例

如下以查询“job_id”为10,每页5条,第一页的作业版本详情为例。

  • 请求示例
    GET    https://endpoint/v1/{project_id}/training-jobs/10/versions?per_page=5&page=1
  • 成功响应示例
    {
        "is_success": true,
        "job_id": 10,
        "job_name": "testModelArtsJob",
        "job_desc": "testModelArtsJob desc",
        "version_count": 2,
        "versions": [
            {
                "version_id": 10,
                "version_name": "V0004",
                "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": "P100",
                "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\"],\"gpuMemUsage\":[\"0\",\"0.65\",\"6.01\",\"0\",\"0\",\"0\",\"0\"],\"diskReadRate\":[\"0\",\"91811.07\",\"38846.63\",\"0\",\"0\",\"0\",\"0\"],\"diskWriteRate\":[\"0\",\"2.23\",\"0.94\",\"0\",\"0\",\"0\",\"0\"],\"recvBytesRate\":[\"0\",\"5770405.50\",\"2980077.75\",\"0\",\"0\",\"0\",\"0\"],\"sendBytesRate\":[\"0\",\"12607.17\",\"10487410.00\",\"0\",\"0\",\"0\",\"0\"],\"interval\":1}",
                "dataset_name": "dataset-test",
                "dataset_version_name": "dataset-version-test",
    
                "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": "p100",
                "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

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