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    :SubmitRayJob

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    :SubmitRayJob

    最終更新日:Sep 03, 2026

    Ray タスクを送信します。

    今すぐお試しください

    この API を OpenAPI Explorer でお試しください。手作業による署名は必要ありません。呼び出しに成功すると、入力したパラメーターに基づき、資格情報が組み込まれた SDK コードが自動的に生成されます。このコードをダウンロードしてローカルで使用できます。

    テスト

    RAM 認証

    下表に、この API を呼び出すために必要な認証情報を示します。認証情報は、RAM (Resource Access Management) ポリシーを使用して定義できます。以下で各列名について説明します。

    • アクション：特定のリソースに対して実行可能な操作。ポリシー構文ではAction要素として指定します。

    • API：アクションを具体的に実行するための API。

    • アクセスレベル：各 API に対して事前定義されているアクセスの種類。有効な値：create、list、get、update、delete。

    • リソースタイプ：アクションが作用するリソースの種類。リソースレベルでの権限をサポートするかどうかを示すことができます。ポリシーの有効性を確保するため、アクションの対象として適切なリソースを指定してください。

      • リソースレベルの権限を持つ API の場合、必要なリソースタイプはアスタリスク (*) でマークされます。ポリシーのResource要素で対応する ARN を指定してください。

      • リソースレベルの権限を持たない API の場合、「すべてのリソース」と表示され、ポリシーのResource要素でアスタリスク (*) でマークされます。

    • 条件キー：サービスによって定義された条件のキー。このキーにより、きめ細やかなアクセス制御が可能になります。この制御は、アクション単体に適用することも、特定のリソースに対するアクションに適用することもできます。Alibaba Cloud は、サービス固有の条件キーに加えて、すべての RAM 統合サービスに適用可能な一連の共通条件キーを提供しています。

    • 依存アクション：ある特定のアクションを実行するために、前提として実行が必要となる他のアクション。依存アクションの権限も RAM ユーザーまたは RAM ロールに付与する必要があります。

    アクション

    アクセスレベル

    リソースタイプ

    条件キー

    依存アクション

    emr-serverless-spark:SubmitRayJob

    create

    *すべてのリソース。

    *

    		 なし なし

    リクエスト構文

    POST /api/v1/workspaces/{workspaceId}/rayJob HTTP/1.1

    パスパラメーター

    パラメーター

    型

    必須 / 任意

    説明

    例
    workspaceId

    string

    任意

    ワークスペース ID。

    w-d2d82aa09155

    リクエストパラメーター

    パラメーター

    型

    必須 / 任意

    説明

    例
    body

    object

    任意

    リクエスト構造体。

    entrypoint

    string

    任意

    起動コマンド。

    python -c "print('hello ray job')"
    name

    string

    任意

    タスク名。

    my-job
    displayReleaseVersion

    string

    任意

    Ray DPI エンジンのバージョン番号。

    err-1.2.0 (Ray 2.55.1, Python 3.12)
    tags

    array<object>

    任意

    タグ。

    object

    任意

    key

    string

    任意

    キー。

    jobname
    value

    string

    任意

    値。

    test
    networkServiceName

    string

    任意

    ネットワーク接続性名。

    vpc
    runtimeEnvJson

    string

    任意

    Ray 実行環境の JSON 文字列。

    {"pip":["リクエスト==2.26.0","pendulum==2.1.2"],"env_vars":{"KEY":"VALUE"}}
    workingDir

    string

    任意

    タスクコード作業ディレクトリの URL。

    oss://mybucket/rayjob.zip
    metadataJson

    string

    任意

    タスクメタデータの JSON 文字列。

    {"リソース名": "test"}
    submissionMode

    string

    任意

    タスク送信モード。

    HTTPMode
    entrypointNumCpus

    string

    任意

    エントリポイントタスクがリクエストする CPU 数。

    1
    entrypointNumGpus

    string

    任意

    エントリポイントタスクがリクエストする GPU 数。

    0
    entrypointMemory

    string

    任意

    エントリポイントタスクがリクエストするメモリサイズ。

    4Gi
    entrypointResources

    string

    任意

    エントリポイントタスクのカスタムリソースリクエストの JSON 文字列。

    {"fpu": 1}
    shutdownAfterJobFinishes

    boolean

    任意

    タスク完了後に一時クラスターを自動的に削除するかどうかを指定します。デフォルト値: true。

    true
    ttlSecondsAfterFinished

    integer

    任意

    クラスターを削除するまでの待機秒数。このパラメーターは、shutdownAfterJobFinishes が true にセットされている場合にのみ効果があります。

    60
    activeDeadlineSeconds

    integer

    任意

    タスクのタイムアウト期間。クラスターの作成時間とタスクのランタイムが含まれます。この期間を超えると、タスクはキャンセルされます。

    3600
    volumeIds

    array

    任意

    マウントされたボリューム ID のリスト。

    string

    任意

    管理対象ファイルの ID。

    vol-12345678
    headSpec

    object

    任意

    Ray クラスターヘッドノードのパラメーター。

    queueName

    string

    任意

    キュー名。

    root_キュー
    cpu

    string

    任意

    CPU コア数。

    2
    memory

    string

    任意

    メモリサイズ。単位: GiB。

    8Gi
    enableAutoScaling

    boolean

    任意

    ワーカーの自動スケーリングを有効にするかどうかを指定します。

    true
    idleTimeoutSeconds

    integer

    任意

    自動スケーリングが有効になった後のワーカーのアイドルタイムアウト期間。

    60
    gpuSpec

    string

    任意

    GPU インスタンスタイプ。

    ecs.gn6i-c4g1.xlarge
    displayReleaseVersion

    string

    任意

    Ray DPI エンジンバージョン。

    err-1.3.0 (Ray 2.55.1, Python 3.12)
    workerSpec

    array<object>

    任意

    Ray クラスター内のワーカーノードのパラメーター。

    object

    任意

    ワーカーノードの構造体。

    groupName

    string

    任意

    ワーカーグループ名。

    WorkerGroup1
    workerType

    string

    任意

    ワーカータイプ。

    CPU
    replica

    integer

    任意

    ワーカー数。

    2
    queueName

    string

    任意

    キュー名。

    root_キュー
    cpu

    string

    任意

    CPU コア数。

    4
    memory

    string

    任意

    メモリサイズ。単位: GiB。

    16Gi
    minReplica

    integer

    任意

    自動スケーリング有効化後のワーカー数の最小値。

    1
    maxReplica

    integer

    任意

    自動スケーリング有効化後のワーカー数の最大値。

    10
    gpuSpec

    string

    任意

    GPU インスタンスタイプ。

    ecs.gn6i-c4g1.xlarge
    displayReleaseVersion

    string

    任意

    データベースエンジンのバージョン。

    ray-1.2.0 (Ray 2.55.1, Python 3.12)
    extraParam

    string

    任意

    JSON 文字列形式の追加パラメーター。

    {"userDefinedFiles": "oss://mybucket/artifact/config.json,oss://mybucket/artifact/config2.json", "userRequirementsFile": "oss://mybucket/requirements.txt"}
    clusterId

    string

    任意

    タスクが送信される既存の Ray クラスターの ID。

    ray-xxxxxxxxx

    レスポンスフィールド

    フィールド

    型

    説明

    例

    object

    応答のスキーマ。

    requestId

    string

    リクエスト ID。

    DD6B1B2A-5837-5237-ABE4-FF0C8944
    submissionId

    string

    Ray タスクの ID。

    rj-k7nm8ahl5te4tg91

    例

    成功レスポンス

    JSONJSON

    {
  "requestId": "DD6B1B2A-5837-5237-ABE4-FF0C8944",
  "submissionId": "rj-k7nm8ahl5te4tg91"
}

    エラーコード

    完全なリストについては、「エラーコード」をご参照ください。

    変更履歴

    完全なリストについては、「変更履歴」をご参照ください。