更新时间:2024-07-15 GMT+08:00
分享

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表3所示。
  • 当前支持最大获取150个模型对象。
表1 查询检索参数说明

参数

是否必选

参数类型

说明

model_name

String

模型名称,可支持模糊匹配。

model_version

String

模型版本。

model_status

String

模型状态,可根据模型的“publishing”“published”“failed”三种状态执行查询。

description

String

描述信息,可支持模糊匹配。

offset

Integer

指定要查询页的索引,默认为“0”

limit

Integer

指定每一页返回的最大条目数,默认为“280”

sort_by

String

指定排序字段,可选“create_at”“model_version”“model_size”,默认是可选“create_at”

order

String

排序方式,可选“asc”“desc”,代表递增排序及递减排序,默认是“desc”

workspace_id

String

工作空间ID,默认为“0”

表2 get_model_list打印参数说明

参数

参数类型

描述

total_count

Integer

不分页的情况下,符合查询条件的总模型数量。

count

Integer

模型数量。

models

model结构数组

模型元数据信息。

表3 model结构

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。

相关文档