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
        },
        {
            "spec_id": 4,
            "core": "8",
            "cpu": "64",
            "gpu_num": 1,
            "gpu_type": "v100",
            "spec_code":"modelarts.vm.gpu.v100",
            "unit_num": 1,
            "max_num": 4,
            "storage": "",
            "interface_type": 1,
            "no_resource": false
        }
    ],
    "is_success": true,
    "spec_total_count": 2
}

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。

父主题： 资源和引擎规格接口

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