查询模型对象列表
示例代码
在ModelArts Notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。
- 场景1:查询当前用户所有模型对象
1 2 3 4 5 6
from modelarts.session import Session from modelarts.model import Model session = Session() model_object_list = Model.get_model_object_list(session) print(model_object_list)
- 场景2:按照检索条件查询当前用户模型对象
1 2 3 4 5 6
from modelarts.session import Session from modelarts.model import Model session = Session() model_object_list = Model.get_model_object_list(session, model_status="published", model_name="digit", order="desc") print(model_object_list)
参数说明
- 查询模型列表,返回list,list大小等于当前用户所有已经部署的模型个数, list中每个元素都是Model对象,对象属性和查询模型详情相同。查询模型列表返回说明: model_list = [model_instance1, model_instance2, model_instance3 ...],列表中元素model_instance对象即为本章节描述的模型管理,可调用模型接口。
- 支持按照检索参数查询模型列表,返回满足检索条件的模型list,检索参数如表1所示。
- 在查询列表时,返回list的同时,会打印模型列表的详细信息,如表2和表3所示。
- 当前支持最大获取150个模型对象。
参数 |
是否必选 |
参数类型 |
说明 |
---|---|---|---|
model_name |
否 |
String |
模型名称,可支持模糊匹配。 |
model_version |
否 |
String |
模型版本。 |
model_status |
否 |
String |
模型状态,可根据模型的“publishing”、“published”、“failed”三种状态执行查询。 |
description |
否 |
String |
描述信息,可支持模糊匹配。 |
offset |
否 |
Integer |
指定要查询页的索引,默认为“0”。 |
limit |
否 |
Integer |
指定每一页返回的最大条目数,默认为“280”。 |
sort_by |
否 |
String |
指定排序字段,可选“create_at”、“model_version”、“model_size”,默认是可选“create_at”。 |
order |
否 |
String |
排序方式,可选“asc”或“desc”,代表递增排序及递减排序,默认是“desc”。 |
workspace_id |
否 |
String |
工作空间ID,默认为“0”。 |
参数 |
参数类型 |
描述 |
---|---|---|
model_id |
String |
模型ID。 |
model_name |
String |
模型名称。 |
model_version |
String |
模型版本。 |
model_type |
String |
模型类型,取值为:TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/Scikit_Learn/XGBoost/MindSpore/Image/PyTorch。 |
model_size |
Long |
模型大小,单位为字节数。 |
tenant |
String |
模型归属租户。 |
project |
String |
模型归属项目。 |
owner |
String |
模型归属用户。 |
create_at |
Long |
模型创建时间,距'1970.1.1 0:0:0 UTC'的毫秒数。 |
description |
String |
模型描述信息。 |
source_type |
String |
模型来源的类型,仅当模型为自动学习部署过来时有值,取值为auto。 |