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Actualización más reciente 2022-11-14 GMT+08:00

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Consulta de una lista de modelos

Función

Esta API se utiliza para consultar los modelos que cumplen con los criterios de búsqueda.

URI

GET /v1/{project_id}/models

Tabla 1 describe los parámetros requeridos.

**Tabla 1** Parámetros
Parámetro	Obligatorio	Tipo	Descripción
project_id	Sí	String	ID del proyecto. Para obtener más información sobre cómo obtener un ID de proyecto, consulte Obtención de un ID y un nombre de proyecto.

**Tabla 2** Parámetros de búsqueda
Parámetro	Obligatorio	Tipo	Descripción
model_name	No	String	Nombre del modelo. Se admite la coincidencia difusa. NOTA: Si un nombre de modelo contiene un guion bajo (_), agregue el parámetro exacta_match a la solicitud y establezca el valor del parámetro en true porque el guion bajo debe escaparse. Esto asegura que la operación de consulta se puede realizar correctamente.
model_version	No	String	Versión modelo
model_status	No	String	Estado del modelo. Puede consultar modelos basados en el estado del modelo. Opciones: Publishing Published Failed Building Building_failed
model_type	No	String	Tipo de modelo. Se consultan los modelos de este tipo. model_type y not_model_type son mutuamente excluyentes y no pueden coexistir.
not_model_type	No	String	Tipo de modelo. Se consulta una lista de modelos de tipos a excepción de este tipo.
description	No	String	Descripción. Se admite la coincidencia difusa.
offset	No	Integer	Índice de la página a consultar. Valor predeterminado: 0
limit	No	Integer	Número máximo de registros devueltos en cada página. El valor predeterminado es 100. El valor recomendado oscila entre 10 y 50.
sort_by	No	String	Modo de clasificación. El valor puede ser create_at, model_version o model_size. Valor predeterminado: create_at
order	No	String	Orden de clasificación. El valor puede ser asc o desc, indicando el orden ascendente o descendente. Valor predeterminado: desc
workspace_id	No	String	ID del espacio de trabajo al que pertenece un servicio. El valor predeterminado es 0, que indica el espacio de trabajo predeterminado.

Cuerpo de la solicitud

No hay

Cuerpo de respuesta

Tabla 3 describe los parámetros de respuesta.

**Tabla 3** Parámetros
Parámetro	Tipo	Descripción
total_count	Integer	Número total de modelos que cumplen los criterios de búsqueda cuando no se implementa ninguna paginación
count	Integer	Número de modelos
models	model array	Metadatos de modelo. Para más detalles, consulte Tabla 4.

**Tabla 4** Parámetros **model**
Parámetro	Tipo	Descripción
model_id	String	ID del modelo
model_name	String	Nombre del modelo
model_version	String	Versión modelo
model_status	String	Estado del modelo
model_type	String	Tipo de modelo. El valor puede ser TensorFlow, MXNet, Caffe, Spark_MLlib, Scikit_Learn, XGBoost, MindSpore, Image, o PyTorch.
model_size	Long	Tamaño del modelo, en bytes
tenant	String	Tenant al que pertenece un modelo
project	String	Proyecto al que pertenece un modelo
owner	String	Usuario al que pertenece un modelo
create_at	Long	Tiempo en que se crea un modelo, en milisegundos calculados a partir de 1970.1.1 0:0:0 UTC
description	String	Descripción del modelo
workspace_id	String	ID del espacio de trabajo.
model_source	String	Fuente del modelo. Opciones: auto: ExeML algos: built-in algorithm custom: custom model
tunable	Boolean	Si un modelo se puede ajustar. Opciones: true: yes false: no
market_flag	Boolean	Si un modelo está suscrito desde el mercado. Opciones: true: yes false: no
publishable_flag	Boolean	Si un modelo se puede publicar en el mercado. Opciones: true: yes false: no
install_type	String array	Tipo de implementación de modelo, determinando qué servicio se puede implementar un modelo. Los valores posibles son real-time (servicio en tiempo real) y batch (servicio por lotes).
subscription_id	String	ID de suscripción del modelo.
extra	String	Campo extendido.
source_type	String	Tipo de origen del modelo. Este parámetro es válido y su valor es auto solo si el modelo se implementa mediante ExeML.
specification	Object	Especificación mínima de implementación. Para más detalles, consulte Tabla 5.

**Tabla 5** Parámetros **Specification**
Parámetro	Tipo	Descripción
min_cpu	String	Especificaciones mínimas de la CPU
min_gpu	String	Especificaciones mínimas de la GPU
min_memory	String	Capacidad mínima de memoria
min_ascend	String	Especificaciones mínimas de Ascend

Muestras

A continuación se muestra cómo consultar modelos.

Modelo de solicitud

GET    https://endpoint/v1/{project_id}/models

Modelo de respuesta

    {
      "total_count": 1,
      "count": 1,
      "models": [
        {
          "model_name": "mnist",
          "model_version": "1.0.0",
          "model_id": "10eb0091-887f-4839-9929-cbc884f1e20e",
          "model_type": "tensorflow",
          "model_size": 5012312,
          "tenant": "6d28e85aa78b4e1a9b4bd83501bcd4a1",
          "project": "d04c10db1f264cfeb1966deff1a3527c",
          "owner": "6d28e85aa78b4e1a9b4bd83501bcd4a1",
          "create_at": 1533041553000,
          "description": "mnist model",
          "workspace_id": "0",
          "specification":{}
        }
      ]
    }