功能介绍

查看指定作业的引擎类型和版本。

创建训练作业和预测作业需要指定引擎规格。

URI

GET /v1/{project_id}/job/ai-engines

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”。

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。
engines	engines结构数组	引擎规格参数列表，如表4所示。

表4 engines属性列表说明

参数	参数类型	说明
engine_type	integer	训练作业的引擎类型。 1：TensorFlow。 2：MXNet。 4：Caffe。 5：Spark_MLlib 6: Scikit Learn 9：XGBoost-Sklearn 10：Pytorch 13：Ascend-Powerd-Engine 17: MindSpore-GPU
engine_id	Long	训练作业的引擎ID。
engine_name	String	训练作业的引擎名称。
engine_version	String	训练作业使用的引擎版本。

请求示例

如下以查看训练作业的资引擎规格为例。

GET    https://endpoint/v1/{project_id}/job/ai-engines?job_type=train

响应示例

成功响应示例

{
    "is_success": true,
    "engines": [
        {
            "engine_type": 1,
            "engine_name": "TensorFlow",
            "engine_id": 1,
            "engine_version": "TF-1.4.0-python2.7"
        }
    ]
}

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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