AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    深度学习提交作业 更多内容
  • 提交数据质量作业API

    提交数据质量作业API 功能介绍 该接口用于提交数据质量作业并进行离线计算。 URI POST /v1/{project_id}/data-quality 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号,用

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  • 提交特征工程作业

    提交特征工程作业 功能介绍 该接口用于特征工程处理,包含数据预处理,特征提取和排序训练样本生成等。 URI POST /v1/{project_id}/etl-job 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String

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  • 创建并提交Spark作业

    。 创建批处理作业:创建并提交Spark批处理作业。 查询批处理作业状态:查看批处理作业状态。 查询批处理作业日志:查看批处理作业日志。 操作步骤 创建通用队列。具体请参考创建队列。 上传分组资源。 接口相关信息 URI格式:POST /v2.0/{project_id}/resources

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  • 创建并提交Flink作业

    创建并提交Flink作业 场景描述 本章节指导用户通过API创建并运行Flink自定义作业。 约束限制 新队列第一次运行作业时,需要一定的时间,通常为6~10分钟。 涉及接口 创建队列:创建队列。 上传分组资源:上传Flink自定义作业所需的资源包。 查询组内资源包:确认上传的资源包是否正确。

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  • 保存横向联邦学习作业

    gue_id}/fl-jobs/{job_id} 保存横向联邦学习作业 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 保存横向联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题: 可信联邦学习作业管理

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  • 提交组合作业

    提交组合作业 功能介绍 该接口用于提交组合作业进行离线计算,并完成对应策略的候选集生成。 URI POST /v1/{project_id}/training 参数说明请参见表1-URI参数说明。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String

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  • 使用Hue提交Oozie作业

    使用Hue提交Oozie作业 使用Hue创建工作流 使用Hue提交Oozie Hive2作业 使用Hue提交Oozie HQL脚本 使用Hue提交Oozie Spark2x作业 使用Hue提交Oozie Java作业 使用Hue提交Oozie Loader作业 使用Hue提交Oozie

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  • 作业无法提交如何定位?

    作业无法提交如何定位? 问题背景与现象 通过 DataArts Studio 或者在 MRS 管理控制台无法提交作业。 问题影响 作业无法提交,业务中断。 处理步骤 确认异常来源。 查看作业日志中收到的错误码,确认错误码是属于APIG还是MRS。 若是公共APIG的错误码(APIG的错误

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  • 创建并提交SQL作业

    创建并提交SQL作业 场景描述 本章节指导用户通过API创建并查询SQL作业。 约束限制 新队列第一次运行作业时,需要一定的时间,通常为6~10分钟。 涉及接口 创建队列:创建队列。 创建数据库:创建数据库。 创建表:创建表。 导入数据:导入待查询的数据。 查询作业详细信息:查询导入数据是否正确。

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  • 创建集群并提交作业

    创建集群并提交作业 功能介绍 创建一个MRS集群并提交作业,并支持作业完成后删除集群,支持MRS 1.8.9及以上集群版本使用。使用接口前,您需要先获取下的资源信息。 通过VPC创建或查询VPC、子网 通过E CS 创建或查询密钥对 通过终端节点获取区域信息 参考MRS服务支持的组件获取MRS版本及对应版本支持的组件信息

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  • 联邦学习作业管理

    联邦学习作业管理 查询联邦学习作业列表 父主题: 空间API

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  • 提交实时流近线作业

    提交实时流近线作业 功能介绍 该接口用于提交实时流作业并进行近线计算。 URI POST /v1/{project_id}/nearline-job 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号,用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。

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  • 提交流式训练作业

    提交流式训练作业 功能介绍 该接口用于提交流式训练作业。 URI POST /v1/{project_id}/stream-etl-job 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号,用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。

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  • 提交体积计算作业

    在流程编辑页面,完成所有参数编辑后单击“运行”进入到创建作业页面。 图3 编辑参数 在创建作业页面中,进行参数设置,参数命名规范参考测量空间目录规范,填写完成后单击“下一步”。 图4 参数设置 在页面右侧,确认信息无误后,单击“运行”提交体积计算流程作业。 图5 确认信息 父主题: 云端建模与计算

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  • 使用Livy提交Spark Jar作业

    queueName=XXXX # 提交作业使用的access key。 spark.dli.user.access.key=XXXX # 提交作业使用的secret key。 spark.dli.user.secret.key=XXXX # 提交作业使用的projectId。 spark

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  • 使用Python提交Flink SQL作业

    使用Python提交Flink SQL作业 获取样例工程“flink-examples/pyflink-example/pyflink-sql”中的“pyflink-sql.py”和“datagen2kafka.sql”。 参考准备本地应用开发环境将准备好的Python虚拟环境打包,获取“venv

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  • 使用Python提交Flink SQL作业

    使用Python提交Flink SQL作业 获取样例工程“flink-examples/pyflink-example/pyflink-sql”中的“pyflink-sql.py”和“datagen2kafka.sql”。 参考准备本地应用开发环境将准备好的Python虚拟环境打包,获取“venv

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  • 通过Java API提交Oozie作业

    通过Java API提交Oozie作业 通过Java API提交Oozie作业开发思路 通过Java API提交Oozie作业 父主题: 开发Oozie应用

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  • 通过Java API提交Oozie作业

    通过Java API提交Oozie作业 通过Java API提交Oozie作业开发思路 通过Java API提交Oozie作业 父主题: 开发Oozie应用

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  • 通过Java API提交Oozie作业

    通过Java API提交Oozie作业 通过Java API提交Oozie作业开发思路 通过Java API提交Oozie作业 父主题: 开发Oozie应用

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  • 通过Java API提交Oozie作业

    通过Java API提交Oozie作业 功能简介 Oozie通过org.apache.oozie.client.OozieClient的run方法提交作业,通过getJobInfo获取作业信息。 代码样例 代码示例中请根据实际情况,修改“OOZIE_URL_DEFALUT”为实际

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