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更新时间：2024-06-06 GMT+08:00
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查询作业资源规格

功能介绍

查看指定作业类型的资源规格。

创建训练作业和预测作业需要指定资源规格。

URI

GET /v1/{project_id}/job/resource-specs

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

是

String

用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。
表2 查询检索参数说明

参数

是否为必选

参数类型

说明

job_type

否

String

指定作业的类型，可选的有“train”和“inference”。查询自动学习资源规格无需此参数。

engine_id

否

Long

指定作业的引擎ID，默认为“0”。查询自动学习资源规格无需此参数。

project_type

否

Integer

项目类型。默认为“0”。

  • 0：非自动学习项目。
  • 1：自动学习，图像分类。
  • 2：自动学习，物体检测。
  • 3：自动学习，预测分析。

请求消息

无请求参数。

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。

spec_total_count

Integer

作业资源规格总数。

specs

specs结构数组

资源规格参数列表，如表4所示。
表4 specs属性列表说明

参数

参数类型

说明

spec_id

Long

资源规格的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。

spec_code

String

云资源的规格类型。

max_num

Integer

可以选择的最大节点数量。

unit_num

Integer

计价单元个数。

storage

String

资源规格的ssd大小。

interface_type

Integer

接口类型。

no_resource

Boolean

所选规格资源是否充足，True代表没有资源。

请求示例

如下以查看训练作业的资源规格为例。

GET    https://endpoint/v1/{project_id}/job/resource-specs?job_type=train

响应示例

  • 成功响应示例 
    {
    "specs": [

        {
            "spec_id": 2,
            "core": "2",
            "cpu": "8",
            "gpu_num": 0,
            "gpu_type": "",
            "spec_code": "modelarts.vm.cpu.2u",
            "unit_num": 1,
            "max_num": 2,
            "storage": "",
            "interface_type": 1,
            "no_resource": false
        }
    ],
    "is_success": true,
    "spec_total_count": 1
}
  • 失败响应示例 
    {
    "is_success": false,
    "error_message": "Error string",
    "error_code": "ModelArts.0105"
}

状态码

状态码请参见表1。

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