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。 | 
 
  