GPUサーバコードの照会
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    GPUサーバコードの照会

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    記事の要約

    VPC環境で利用できます。

    GPUサーバコードリストを照会します。

    リクエスト

    リクエスト形式を説明します。リクエスト形式は次の通りです。

    メソッドURI
    GET/server-products

    リクエストヘッダ

    CLOVA NSML APIで共通して使用されるヘッダの詳細は、CLOVA NSMLの共通ヘッダをご参照ください。

    リクエスト例

    リクエストのサンプルコードは次の通りです。

    curl --location --request GET 'https://nsml.apigw.ntruss.com/nsml/v1/server-products' \
    --header 'x-ncp-apigw-timestamp: {Timestamp}' \
    --header 'x-ncp-iam-access-key: {Access Key}' \
    --header 'x-ncp-apigw-signature-v2: {API Gateway Signature}' \
    --header 'x-ncp-apigw-api-key: {API Key}' \
    --header 'Content-Type: application/json'
    

    レスポンス

    レスポンス形式を説明します。

    レスポンスボディ

    レスポンスボディの説明は次の通りです。

    フィールドタイプ必須の有無説明
    serverProductListArray-サーバサービスリスト
    totalCountInteger-レスポンス結果数

    serverProductList

    serverProductListの説明は次の通りです。

    フィールドタイプ必須の有無説明
    gpuSvrCodeInteger-GPUサーバコード
    nodeCountsArray-使用可能なノード数(VM, BM)
    useTypeString-GPUサーバタイプ
    • TRAIN | DEV
      • TRAIN: 学習用
      • DEV: Notebook用。機械学習の学習前にコード作成とテストをするためのサーバ
    serverProductCodeString-GPUサーバサービスコード
    productNameString-GPUサーバサービス名
    engFullNameString-GPUサーバサービスの英語名

    レスポンスステータスコード

    CLOVA NSML APIで共通して使用されるレスポンスステータスコードの詳細は、CLOVA NSMLの共通レスポンスステータスコードをご参照ください。

    レスポンス例

    レスポンスのサンプルコードは次の通りです。

    {
        "serverProductList": [
            {
                "gpuSvrCode": 1,
                "nodeCounts": [
                    1
                ],
                "useType": "TRAIN",
                "serverProductCode": "SVR.VSVR.GPU.V100S.G001.C008.M090.NET.SSD.B050.G001",
                "productName": "VCNSL.V100.V001",
                "engFullName": "Tesla V100 NVlink 2.0 SXM2 1GPU, 8vCPU, 90GB Mem"
            },
            {
                "gpuSvrCode": 2,
                "nodeCounts": [
                    1,
                    3
                ],
                "useType": "TRAIN",
                "serverProductCode": "SVR.VSVR.GPU.V100S.G002.C016.M180.NET.SSD.B050.G001",
                "productName": "VCNSL.V100.V002",
                "engFullName": "Tesla V100 NVlink 2.0 SXM2 2GPU, 16vCPU, 180GB Mem"
            },
            {
                "gpuSvrCode": 3,
                "nodeCounts": [
                    1
                ],
                "useType": "TRAIN",
                "serverProductCode": "SVR.VSVR.GPU.V100S.G004.C032.M360.NET.SSD.B050.G001",
                "productName": "VCNSL.V100.V003",
                "engFullName": "Tesla V100 NVlink 2.0 SXM2 4GPU, 32vCPU, 360GB Mem"
            },
            {
                "gpuSvrCode": 4,
                "nodeCounts": [
                    1
                ],
                "useType": "DEV",
                "serverProductCode": "SVR.VSVR.STAND.C004.M016.NET.SSD.B050.G002",
                "productName": "VCNSL.CPU.V001",
                "engFullName": "[Notebook] 4vCPU, 16GB Mem"
            },
            {
                "gpuSvrCode": 5,
                "nodeCounts": [
                    1
                ],
                "useType": "DEV",
                "serverProductCode": "SVR.VSVR.GPU.T4.G001.C004.M020.NET.SSD.B050.G001",
                "productName": "VCNSL.GPUT4.V001",
                "engFullName": "[Notebook] Tesla T4 GPU 1EA, GPU Memory 16GB, vCPU 4EA, Memory  20GB"
            }
        ],
        "totalCount": 5
    }
    

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