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批量预测(用户资源池)API

批量预测API

本文将介绍批量预测(用户资源池)的API,您如果是初次使用相关产品,可以参考相关指南

鉴权机制

在使用API前,您需要完成鉴权操作,可以参考鉴权认证机制中的介绍。

接口详细介绍

平台开放了5个API供用户调用:

  • 批量预测-创建
  • 批量预测-停止
  • 批量预测-删除
  • 批量预测-作业列表
  • 批量预测-作业详情

【批量预测-创建】

接口:https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/easydl/pro/predict/create

method: post

请求参数:

参数 是否必选 类型 可选值 说明
name string - 作业名称,1-50个字符,不能有表情字符
description string - 作业描述, 1-500个字符,不能有表情字符
train_config map 训练配置项
+ env_type string CCR:百度CCR镜像环境;OUTERIMAGE:外部镜像;CUSTOM:自定义镜像 训练环境类型
+ env_image_id string - 自定义镜像的ID,自定义镜像下必选
+ model_path string - 模型文件输入路径
+ model_path_source Int 1:BOS路径;2:PFS路径 模型文件输入路径类型
+ code_path string - 启动代码路径,可在自定义镜像中定义训练代码,通过启动命令来使用镜像中的训练代码
+ code_path_source Int 1:BOS路径;2:PFS路径 启动代码路径类型
+ start_cmd string - 启动命令
+ image string - 镜像,百度CCR镜像下必选,eg:/ns-project/paddle
+ tag string - tag,百度CCR镜像下必选
+ repository_id string - BML平台绑定的仓库的ID,外部镜像下必选
dataset_config map 数据集配置项
+ input_file string - 输入文件路径,可在自定义镜像中定义
+ input_file_source tring 1:BOS路径;2:PFS路径 输入文件路径类型
+ output_file string - 输出文件路径
+ output_file_source string 1:BOS路径;2:PFS路径 输出文件路径类型
resource_config map 资源池配置项
+ node_count int - 节点数
+ resource_name string 租户资源池请填写在BML平台注册的资源池名称 资源池名称
+ gpu_type string NVIDIA_深度学习开发卡, NVIDIA_Tesla_V100-32G, NVIDIA_Tesla_V100-16G, NVIDIA_Tesla_P40, NVIDIA_Tesla_P4, NVIDIA_Tesla_K40, NVIDIA_Tesla_A100, NVIDIA_Tesla_A10, NVIDIA_Tesla_A30 加速卡名称
+ gpu_num int - 加速卡数量,单位张
+ cpu_num int - cpu数量,单位核
+ memory int - 内存,单位G
prjId string - 项目ID

返回:

参数 类型 说明
result int 作业ID
log_id int 日志ID

【批量预测-停止】

接口:https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/easydl/pro/predict/stop

method: post

参数:

参数 是否必选 类型 参数位置 可选值 说明
id int RequestBody - 作业ID
prjId string RequestBody - 项目ID

返回:

参数 类型 说明
log_id int 日志ID
result bool 是否停止成功

【批量预测-删除】

接口:https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/easydl/pro/predict/delete

method: post

参数:

参数 是否必选 类型 参数位置 可选值 说明
id int RequestBody - 作业ID
prjId string RequestBody - 项目ID

返回:

参数 类型 说明
log_id int 日志ID
result bool 是否删除成功

【批量预测-作业列表】

接口:https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/easydl/pro/predict/list

method: post

参数:

参数 是否必选 类型 参数位置 可选值 说明
start int RequestBody - 分页offset值,缺损值为1
num int RequestBody - 分页limit值,缺损值为20
prjId string RequestBody - 项目ID

返回:

参数 类型 说明
total int -
id int 作业ID
name string 作业名称
status string 训练状态:UNTRAIN(编辑中未训练的), SUCCESSED(训练完成), RUNNING(训练中),STOPPED(训练终止),FAILED(训练失败)
resource_info map 资源池信息
+name string 资源池名称,为空表示资源池已删除
+ poolId string 资源池ID
create_time int 创建时间
log_id int 日志ID

【批量预测-作业详情】

接口:https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/easydl/pro/predict/detail

method: post

参数:

参数 是否必选 类型 参数位置 可选值 说明
id int RequestBody - 作业ID
prjId string RequestBody - 项目ID

返回:

参数 类型 说明
id int -
name string 作业名称
description string 作业描述
status string 训练状态:UNTRAIN(编辑中未训练的), SUCCESSED(训练完成), RUNNING(训练中),STOPPED(训练终止),FAILED(训练失败)
create_time int 创建时间
train_config map 训练配置
+ code_path string 启动代码路径
+ start_cmd string 启动命令
+ env_type string 训练配置项:训练环境类型。CCR:百度CCR镜像环境;OUTERIMAGE:外部镜像;CUSTOM:自定义镜像
+ env_image string 训练配置项:镜像、tag
+ env_image_id string 训练配置项:镜像id
+ distribute_strategy string 训练配置项:分布式策略,默认返回PaddleFleet
+ repository_id string 训练配置项:镜像对应在BML平台绑定的仓库的ID
resource_config map 资源池配置项
+ node_count int 节点数
+ resource_type string 资源池类型:USER
+ resource_name string 资源池名称
+ gpu_type string 加速卡
+ gpu_num int 加速卡数量,单位张
+ cpu_num string cpu数量,单位核
+ memory int 内存,单位G
dataset_config map 数据集配置项
+ input_path string 输入文件地址
+ output_path string 输出文件地址
log_id int 日志ID

错误码说明

错误码 错误信息
406000 internal server error
406001 param[%s] invalid
406008 [%s] quota exceeded
406012 job does not exist
406013 job stop failed
406014 job can not delete
406015 job name cannot be empty
406016 the job name is too long
406017 job description cannot be empty
406018 job description is too long
406019 code file address error
406020 startup command error
406021 output path error
406022 training dataset address error
406023 test dataset address error
406024 illegal language version
406025 illegal language version
406026 job name already exists
406027 job status exception
406028 resource type error
406029 there is no remaining free quota, please activate payment or recharge
406030 missing image parameters
406031 missing tag parameters
406032 missing distributed strategy parameter
406033 image registry is incorrect
406034 training environment error
406035 the %s quantity has reached the upper limit
406036 the emoji character is not supported
406037 no operation permission
406038 parameter too long
406039 resource pool does not exist
406040 node over limit
406041 cpu over limit
406042 memory over limit
406043 gpu over limit
406044 repository image invalid
406045 pool do not support the service
406046 predict name already exists
407047 predict not exist
406048 task not exist
406049 stop failed
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