備份和復原對話式語言理解模型

發行項
12/19/2023

當您在Azure 入口網站中建立語言資源時，您會指定要在中建立的語言資源區域。然後，您的資源和與其相關的所有作業都會在指定的 Azure 伺服器區域中進行。遇到整個區域的網路問題很少見，但並非不可能。如果您的解決方案必須一律可供使用，則您應該將其設計為容錯移轉到另一個區域。這需要不同區域中的兩個 Azure AI 語言資源，以及跨區域同步處理 CLU 模型的能力。

如果您的應用程式或企業相依于使用 CLU 模型，建議您將專案的複本建立到另一個支援的區域。因此，如果發生區域性中斷，您就可以在複寫專案的其他容錯移轉區域中存取模型。

複寫專案表示匯出專案中繼資料和資產，並將其匯入新專案。這只會製作專案設定、意圖、實體和語句的複本。您仍然需要定型和部署模型，才能搭配執行時間 API 使用。

在本文中，您將瞭解如何使用匯出和匯入 API，將專案從一個資源複寫到另一個現有的不同支援地理區域中，以及讓專案保持同步，以及執行時間耗用量所需的變更指引。

必要條件

不同 Azure 區域中的兩個 Azure AI 語言資源，分別位於不同的區域中。

取得您的資源金鑰端點

使用下列步驟來取得主要和次要資源的金鑰和端點。這些步驟中將會使用這些專案。

移至Azure 入口網站中的資源概觀頁面。從左側的功能表中，選取 [金鑰] 和 [ 端點 ]。您將針對 API 要求使用端點和金鑰

提示

請記下主要和次要資源的金鑰和端點。使用這些值來取代下列預留位置： {PRIMARY-ENDPOINT} 、 {PRIMARY-RESOURCE-KEY}{SECONDARY-ENDPOINT} 和 {SECONDARY-RESOURCE-KEY} 。也請記下您的專案名稱、模型名稱和部署名稱。使用這些值來取代下列預留位置： {PROJECT-NAME} 、 {MODEL-NAME} 和 {DEPLOYMENT-NAME} 。

匯出主要專案資產

首先，從主要資源中的專案匯出專案資產。

提交匯出作業

以您在 {PRIMARY-ENDPOINT}{PRIMARY-RESOURCE-KEY} 第一個步驟中取得的和取代下列要求的預留位置。

使用下列 URL、標頭和 JSON 主體建立 POST 要求，以匯出您的專案。

要求 URL

建立 API 要求時，請使用下列 URL。以您自己的值取代下方的預留位置值。

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/:export?stringIndexType=Utf16CodeUnit&api-version={API-VERSION}

預留位置	值	範例
`{ENDPOINT}`	用於驗證 API 要求的端點。	`https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com`
`{PROJECT-NAME}`	專案名稱。此值區分大小寫。	`EmailApp`
`{API-VERSION}`	您正在呼叫的 API 版本。	`2023-04-01`

標頭

使用下列標頭來驗證您的要求。

Key	值
`Ocp-Apim-Subscription-Key`	資源的索引鍵。用於驗證 API 要求。

傳送 API 要求之後，您會收到 202 指出成功的回應。在回應標頭中，擷 operation-location 取值。其格式如下：

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/jobs/{JOB-ID}?api-version={API-VERSION}

JOB-ID 是用來識別您的要求，因為這項作業是非同步。使用此 URL 以使用相同的驗證方法來取得匯出的專案 JSON。

取得匯出作業狀態

以您在 {PRIMARY-ENDPOINT}{PRIMARY-RESOURCE-KEY} 第一個步驟中取得的和取代下列要求的預留位置。

使用下列 GET 要求來查詢匯出作業的狀態。您可以使用您從上一個步驟收到的 URL，或將下列預留位置值取代為您自己的值。

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/export/jobs/{JOB-ID}?api-version={API-VERSION}

預留位置	值	範例
`{ENDPOINT}`	用於驗證 API 要求的端點。	`https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com`
`{PROJECT-NAME}`	專案名稱。此值區分大小寫。	`myProject`
`{JOB-ID}`	尋找匯出作業狀態的識別碼。這是您在 `location` 上一個步驟中收到的標頭值。	`xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxxx`
`{API-VERSION}`	您正在呼叫的 API 版本。	`2023-04-01`

標頭

使用下列標頭來驗證您的要求。

機碼	描述	值
`Ocp-Apim-Subscription-Key`	資源的索引鍵。用於驗證 API 要求。	`{YOUR-PRIMARY-RESOURCE-KEY}`

回應本文

{
  "resultUrl": "{Endpoint}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/export/jobs/xxxxxx-xxxxx-xxxxx-xx/result?api-version={API-VERSION}",
  "jobId": "xxxx-xxxxx-xxxxx-xxx",
  "createdDateTime": "2022-04-18T15:23:07Z",
  "lastUpdatedDateTime": "2022-04-18T15:23:08Z",
  "expirationDateTime": "2022-04-25T15:23:07Z",
  "status": "succeeded"
}

使用本文中金鑰的 URL resultUrl ，檢視此作業中匯出的資產。

取得匯出結果

使用 {RESULT-URL} 您從上一 個步驟收到的來提交 GET 要求，以檢視匯出作業的結果。

標頭

使用下列標頭來驗證您的要求。

機碼	描述	值
`Ocp-Apim-Subscription-Key`	資源的索引鍵。用於驗證 API 要求。	`{PRIMARY-RESOURCE-KEY}`

複製回應本文，因為您將使用它作為下一個匯入作業的本文。

匯入至新專案

現在，請繼續在次要區域中的新專案中匯入匯出的專案資產，以便進行複寫。

提交匯入作業

以您在 {SECONDARY-ENDPOINT}{SECONDARY-RESOURCE-KEY} 第一個步驟中取得的和取代下列要求的預留位置。

使用下列 URL、標頭和 JSON 主體提交 POST 要求，以匯入您的專案。

要求 URL

建立 API 要求時，請使用下列 URL。將預留位置值取代為您自己的值。

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/:import?api-version={API-VERSION}

預留位置	值	範例
`{ENDPOINT}`	用於驗證 API 要求的端點。	`https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com`
`{PROJECT-NAME}`	專案名稱。此值會區分大小寫，而且必須符合您要匯入支 JSON 檔案中的專案名稱。	`EmailAppDemo`
`{API-VERSION}`	您要呼叫的 API 版本。	`2023-04-01`

標頭

使用下列標頭來驗證您的要求。

Key	值
`Ocp-Apim-Subscription-Key`	資源的索引鍵。用於驗證 API 要求。

本文

您傳送的 JSON 本文類似於下列範例。如需 JSON 物件的詳細資訊，請參閱參考文件。

{
  "projectFileVersion": "{API-VERSION}",
  "stringIndexType": "Utf16CodeUnit",
  "metadata": {
    "projectKind": "Conversation",
    "settings": {
      "confidenceThreshold": 0.7
    },
    "projectName": "{PROJECT-NAME}",
    "multilingual": true,
    "description": "Trying out CLU",
    "language": "{LANGUAGE-CODE}"
  },
  "assets": {
    "projectKind": "Conversation",
    "intents": [
      {
        "category": "intent1"
      },
      {
        "category": "intent2"
      }
    ],
    "entities": [
      {
        "category": "entity1"
      }
    ],
    "utterances": [
      {
        "text": "text1",
        "dataset": "{DATASET}",
        "intent": "intent1",
        "entities": [
          {
            "category": "entity1",
            "offset": 5,
            "length": 5
          }
        ]
      },
      {
        "text": "text2",
        "language": "{LANGUAGE-CODE}",
        "dataset": "{DATASET}",
        "intent": "intent2",
        "entities": []
      }
    ]
  }
}

按鍵	預留位置	值	範例
`{API-VERSION}`	您要呼叫的 API 版本。	`2023-04-01`
`projectName`	`{PROJECT-NAME}`	專案的名稱。此值區分大小寫。	`EmailAppDemo`
`language`	`{LANGUAGE-CODE}`	字串，指定專案中所用語句的語言代碼。如果您的專案是多語系專案，請選擇大部分語句的語言代碼。	`en-us`
`multilingual`	`true`	布林值，可讓您在資料集中具有多種語言的檔。部署模型時，您可以以任何支援的語言 (包含不在您的定型文件中的語言) 查詢模型。	`true`
`dataset`	`{DATASET}`	如需在測試和定型集之間分割資料的資訊，請參閱如何定型模型。此欄位 `Train` 的可能值為和 `Test` 。	`Train`

成功要求時，API 回應會包含 operation-location 標頭，其中包含可用來檢查匯入工作狀態的 URL。其格式如下所示：

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/import/jobs/{JOB-ID}?api-version={API-VERSION}

取得匯入作業狀態

以您在 {SECONDARY-ENDPOINT}{SECONDARY-RESOURCE-KEY} 第一個步驟中取得的和取代下列要求的預留位置。

當您傳送成功的專案匯入要求時，檢查匯入作業狀態的完整要求 URL (包括端點、專案名稱和作業識別碼) 會包含在回應的 operation-location 標頭中。

使用下列 GET 要求來查詢匯入作業的狀態。您可以使用您在上一個步驟中收到的 URL，或以您自己的值取代下列預留位置值。

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/import/jobs/{JOB-ID}?api-version={API-VERSION}

預留位置	值	範例
`{ENDPOINT}`	用於驗證 API 要求的端點。	`https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com`
`{PROJECT-NAME}`	專案名稱。此值區分大小寫。	`myProject`
`{JOB-ID}`	用於尋找匯出作業狀態的識別碼。	`xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxxx`
`{API-VERSION}`	您正在呼叫的 API 版本。	`2023-04-01`

標頭

使用下列標頭來驗證您的要求。

機碼	描述	值
`Ocp-Apim-Subscription-Key`	資源的索引鍵。用於驗證 API 要求。	`{YOUR-PRIMARY-RESOURCE-KEY}`

回應本文

傳送要求之後，您會收到下列回應。請持續輪詢此端點，直到狀態參數變更為「成功」為止。

{
  "jobId": "xxxxx-xxxxx-xxxx-xxxxx",
  "createdDateTime": "2022-04-18T15:17:20Z",
  "lastUpdatedDateTime": "2022-04-18T15:17:22Z",
  "expirationDateTime": "2022-04-25T15:17:20Z",
  "status": "succeeded"
}

定型您的模型

匯入專案之後，您只會複製專案的資產和中繼資料和資產。您仍然需要將模型定型，這會在您的帳戶上使用。

提交訓練作業

以您在 {SECONDARY-ENDPOINT}{SECONDARY-RESOURCE-KEY} 第一個步驟中取得的和取代下列要求的預留位置。

使用下列 URL、標頭和 JSON 主體建立 POST 要求，以提交定型作業。

要求 URL

建立 API 要求時，請使用下列 URL。將預留位置值取代為您自己的值。

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/:train?api-version={API-VERSION}

預留位置	值	範例
`{ENDPOINT}`	用於驗證 API 要求的端點。	`https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com`
`{PROJECT-NAME}`	專案名稱。此值區分大小寫。	`EmailApp`
`{API-VERSION}`	您正在呼叫的 API 版本。	`2023-04-01`

標頭

使用下列標頭來驗證您的要求。

Key	值
`Ocp-Apim-Subscription-Key`	資源的索引鍵。用於驗證 API 要求。

要求本文

在您的要求中使用下列物件。定型完成後，模型會以您用於 modelLabel 參數的值命名。

{
  "modelLabel": "{MODEL-NAME}",
  "trainingMode": "{TRAINING-MODE}",
  "trainingConfigVersion": "{CONFIG-VERSION}",
  "evaluationOptions": {
    "kind": "percentage",
    "testingSplitPercentage": 20,
    "trainingSplitPercentage": 80
  }
}

按鍵	預留位置	值	範例
`modelLabel`	`{MODEL-NAME}`	您的模型名稱。	`Model1`
`trainingConfigVersion`	`{CONFIG-VERSION}`	定型組態模型版本。根據預設，會使用最新的模型版本。	`2022-05-01`
`trainingMode`	`{TRAINING-MODE}`	要用於定型的定型模式。支援的模式是標準訓練、更快速的訓練，但僅適用于其他語言和多語系專案支援的英文和進階訓練，但涉及較長的訓練時間。深入瞭解模型定型。	`standard`
`kind`	`percentage`	分割方法。可能的值為 `percentage` 或 `manual` 。如需詳細資訊，請參閱如何定型模型。	`percentage`
`trainingSplitPercentage`	`80`	要包含在定型集中的標記資料百分比。建議值為 `80` 。	`80`
`testingSplitPercentage`	`20`	要包含在測試集中的標記資料百分比。建議值為 `20` 。	`20`

注意

trainingSplitPercentage只有在設定為 percentage 且這兩個百分比的總和應等於 100 時 Kind ，才需要和 testingSplitPercentage 。

傳送 API 要求之後，您會收到 202 指出成功的回應。在回應標頭中，擷 operation-location 取值。其格式如下：

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/train/jobs/{JOB-ID}?api-version={API-VERSION}

您可以使用此 URL 來取得定型作業狀態。

取得訓練狀態

以您在 {SECONDARY-ENDPOINT}{SECONDARY-RESOURCE-KEY} 第一個步驟中取得的和取代下列要求的預留位置。

當您傳送成功的訓練要求時，檢查作業狀態的完整要求 URL (包括端點、專案名稱和作業識別碼) 包含在回應的 operation-location 標頭中。

使用下列 GET 要求來取得模型定型進度的狀態。以您自己的值取代下方的預留位置值。

要求 URL

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/train/jobs/{JOB-ID}?api-version={API-VERSION}

預留位置	值	範例
`{YOUR-ENDPOINT}`	用於驗證 API 要求的端點。	`https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com`
`{PROJECT-NAME}`	專案名稱。此值區分大小寫。	`EmailApp`
`{JOB-ID}`	用來尋找模型定型狀態的識別碼。	`xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxxx`
`{API-VERSION}`	您正在呼叫的 API 版本。	`2023-04-01`

標頭

使用下列標頭來驗證您的要求。

Key	值
`Ocp-Apim-Subscription-Key`	資源的索引鍵。用於驗證 API 要求。

回應本文

傳送要求之後，您會收到下列回應。請持續輪詢此端點， 直到狀態 參數變更為「成功」為止。

{
  "result": {
    "modelLabel": "{MODEL-LABEL}",
    "trainingConfigVersion": "{TRAINING-CONFIG-VERSION}",
    "trainingMode": "{TRAINING-MODE}",
    "estimatedEndDateTime": "2022-04-18T15:47:58.8190649Z",
    "trainingStatus": {
      "percentComplete": 3,
      "startDateTime": "2022-04-18T15:45:06.8190649Z",
      "status": "running"
    },
    "evaluationStatus": {
      "percentComplete": 0,
      "status": "notStarted"
    }
  },
  "jobId": "xxxxx-xxxxx-xxxx-xxxxx-xxxx",
  "createdDateTime": "2022-04-18T15:44:44Z",
  "lastUpdatedDateTime": "2022-04-18T15:45:48Z",
  "expirationDateTime": "2022-04-25T15:44:44Z",
  "status": "running"
}

Key	值	範例
`modelLabel`	模型名稱	`Model1`
`trainingConfigVersion`	定型組態版本。根據預設，會使用最新版本。	`2022-05-01`
`trainingMode`	您選取的訓練模式。	`standard`
`startDateTime`	開始訓練的時間	`2022-04-14T10:23:04.2598544Z`
`status`	訓練作業的狀態	`running`
`estimatedEndDateTime`	定型作業完成的估計時間	`2022-04-14T10:29:38.2598544Z`
`jobId`	您的訓練作業識別碼	`xxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxx`
`createdDateTime`	定型作業建立日期和時間	`2022-04-14T10:22:42Z`
`lastUpdatedDateTime`	定型作業上次更新的日期和時間	`2022-04-14T10:23:45Z`
`expirationDateTime`	定型作業到期日期和時間	`2022-04-14T10:22:42Z`

部署模型

這是您透過執行時間預測 API 讓定型模型可供使用表單耗用量的步驟。

提示

使用與主要專案相同的部署名稱，以方便維護和對系統進行最少的變更，以處理重新導向流量。

提交部署作業

以您在 {SECONDARY-ENDPOINT}{SECONDARY-RESOURCE-KEY} 第一個步驟中取得的和取代下列要求的預留位置。

使用下列 URL、標頭和 JSON 主體建立 PUT 要求，以開始部署對話式語言理解模型。

要求 URL

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/deployments/{DEPLOYMENT-NAME}?api-version={API-VERSION}

預留位置	值	範例
`{ENDPOINT}`	用於驗證 API 要求的端點。	`https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com`
`{PROJECT-NAME}`	專案名稱。此值區分大小寫。	`myProject`
`{DEPLOYMENT-NAME}`	部署的名稱。此值區分大小寫。	`staging`
`{API-VERSION}`	您正在呼叫的 API 版本。	`2023-04-01`

標頭

使用下列標頭來驗證您的要求。

Key	值
`Ocp-Apim-Subscription-Key`	資源的索引鍵。用於驗證 API 要求。

要求本文

{
  "trainedModelLabel": "{MODEL-NAME}",
}

按鍵	預留位置	值	範例
trainedModelLabel	`{MODEL-NAME}`	模型名稱會指派給您的部署。您只能指派已成功定型的模型。此值區分大小寫。	`myModel`

傳送 API 要求之後，您會收到 202 指出成功的回應。在回應標頭中，擷 operation-location 取值。其格式如下：

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/deployments/{DEPLOYMENT-NAME}/jobs/{JOB-ID}?api-version={API-VERSION}

您可以使用此 URL 來取得部署作業狀態。

取得部署狀態

以您在 {SECONDARY-ENDPOINT}{SECONDARY-RESOURCE-KEY} 第一個步驟中取得的和取代下列要求的預留位置。

當您傳送成功的部署要求時，檢查作業狀態的完整要求 URL (包括端點、專案名稱和作業識別碼) 會包含在回應的 operation-location 標頭中。

使用下列 GET 要求來取得部署作業的狀態。將預留位置值取代為您自己的值。

要求 URL

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/deployments/{DEPLOYMENT-NAME}/jobs/{JOB-ID}?api-version={API-VERSION}

預留位置	值	範例
`{ENDPOINT}`	用於驗證 API 要求的端點。	`https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com`
`{PROJECT-NAME}`	專案名稱。此值區分大小寫。	`myProject`
`{DEPLOYMENT-NAME}`	部署的名稱。此值區分大小寫。	`staging`
`{JOB-ID}`	用來尋找模型定型狀態的識別碼。	`xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxxx`
`{API-VERSION}`	您正在呼叫的 API 版本。	`2023-04-01`

標頭

使用下列標頭來驗證您的要求。

Key	值
`Ocp-Apim-Subscription-Key`	資源的索引鍵。用於驗證 API 要求。

回應本文

傳送要求之後，您會收到下列回應。請持續輪詢此端點， 直到狀態 參數變更為「成功」為止。

{
    "jobId":"{JOB-ID}",
    "createdDateTime":"{CREATED-TIME}",
    "lastUpdatedDateTime":"{UPDATED-TIME}",
    "expirationDateTime":"{EXPIRATION-TIME}",
    "status":"running"
}

呼叫執行時間的變更

在您的系統中，在您呼叫執行時間 API 檢查從提交工作 API 傳回的回應碼的步驟中。如果您在提交要求時觀察到一致的失敗，這可能表示主要區域中發生中斷。失敗一旦並不表示中斷，可能是暫時性問題。請重試透過您已建立的次要資源提交作業。針對第二個要求使用您的 {YOUR-SECONDARY-ENDPOINT} 和次要金鑰，如果您已遵循上述步驟，而且 {DEPLOYMENT-NAME} 會是相同的， {PROJECT-NAME} 因此要求本文不需要變更。

如果您還原為使用次要資源，您將觀察到延遲略有增加，因為部署模型的區域有所差異。

檢查您的專案是否同步

維護這兩個專案的新鮮度是程式的重要部分。您需要經常檢查主要專案是否有任何更新，以便將它們移至次要專案。如此一來，如果您的主要區域失敗，而且您進入次要區域，您應該預期類似的模型效能，因為它已經包含最新的更新。設定專案同步檢查的頻率是一個重要選擇，建議您每天進行這項檢查，以確保次要模型中的資料新鮮度。

取得專案詳細資料

使用下列 URL 來取得專案詳細資料，本文中傳回的其中一個索引鍵會指出專案上次修改日期。重複下列步驟兩次，一個用於您的主要專案，另一個用於次要專案，並比較兩者傳回的時間戳記，以檢查它們是否同步。

使用下列 GET 要求來取得專案詳細資料。您可以使用您從上一個步驟收到的 URL，或將下列預留位置值取代為您自己的值。

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}?api-version={API-VERSION}

預留位置	值	範例
`{ENDPOINT}`	用於驗證 API 要求的端點。	`https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com`
`{PROJECT-NAME}`	專案名稱。此值區分大小寫。	`myProject`
`{API-VERSION}`	您正在呼叫的 API 版本。	`2023-04-01`

標頭

使用下列標頭來驗證您的要求。

機碼	描述	值
`Ocp-Apim-Subscription-Key`	資源的索引鍵。用於驗證 API 要求。	`{YOUR-PRIMARY-RESOURCE-KEY}`

回應本文

{
  "createdDateTime": "2022-04-18T13:53:03Z",
  "lastModifiedDateTime": "2022-04-18T13:53:03Z",
  "lastTrainedDateTime": "2022-04-18T14:14:28Z",
  "lastDeployedDateTime": "2022-04-18T14:49:01Z",
  "projectKind": "Conversation",
  "projectName": "{PROJECT-NAME}",
  "multilingual": true,
  "description": "This is a sample conversation project.",
  "language": "{LANGUAGE-CODE}"
}

使用 {SECONDARY-ENDPOINT} 和 {SECONDARY-RESOURCE-KEY} 重複複寫專案的相同步驟。比較從這兩個專案傳回的 lastModifiedDateTime 。如果您的主要專案比次要專案更快速修改，您必須重複匯出、匯入、定型和部署模型的步驟。

下一步

在本文中，您已瞭解如何使用匯出和匯入 API，將專案複寫至其他區域中的次要語言資源。接下來，探索 API 參考檔，以查看撰寫 API 的其他功能。

備份和復原對話式語言理解模型

必要條件

取得您的資源金鑰端點

匯出主要專案資產

提交匯出作業

要求 URL

標頭

取得匯出作業狀態

標頭

回應本文

取得匯出結果

標頭

匯入至新專案

提交匯入作業

要求 URL

標頭

本文

取得匯入作業狀態

標頭

回應本文

定型您的模型

提交訓練作業

要求 URL

標頭

要求本文

取得訓練狀態

要求 URL

標頭

回應本文

部署模型

提交部署作業

要求 URL

標頭

要求本文

取得部署狀態

要求 URL

標頭

回應本文

呼叫執行時間的變更

檢查您的專案是否同步

取得專案詳細資料

標頭

回應本文

下一步

其他資源