CreateModelVersion - 创建模型版本

模型版本，模型下唯一。如果不填写该参数，则默认0.1.0为第一个版本。之后子版本号依次加 1，例如：第二个版本号默认为0.2.0。 版本号由主版本号、子版本号和阶段版本号组成，通过半角句号（.）分隔。其中：主版本号、子版本号为数字，阶段版本号以数字开头，下划线和字母组成。例如：版本号为 1.1.0 或 2.3.4_beta。

模型版本 URI，即模型存储位置。模型地址类型如下：

• 模型的 HTTP（S）地址，例如：https://myweb.com/mymodel.tar.gz。
• 如果模型存储在 OSS 中，格式为oss://<bucket>.<endpoint>/object。其中 endpoint 配置，请参见访问域名和数据中心，例如：oss://mybucket.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/mypath/。

标签列表。

模型版本描述。

模型格式，取值如下：

• OfflineModel
• SavedModel
• Keras H5
• Frozen Pb
• Caffe Prototxt
• TorchScript
• XGBoost
• PMML
• AlinkModel
• ONNX

模型框架，取值如下：

• Pytorch -XGBoost
• Keras
• Caffe
• Alink
• Xflow
• TensorFlow

扩展字段。JsonString 类型。

模型指标。 序列化后长度限制为 8192。

训练配置。用于微调、增量训练的配置。

描述如何应用于下游的推理服务：例如描述 EAS 的 processor、container 等。例如： { "processor": "tensorflow_gpu_1.12" }

评测配置。

模型来源类型，取值如下：

• Custom（默认值）：自定义。
• PAIFlow：PAI 工作流。
• TrainingService：PAI 训练服务。

来源 ID。

• 来源类型为 Custom 时，该字段不做限制。
• 来源为 PAIFlow、TrainingService 时，格式为

region=<region_id>,workspaceId=<workspace_id>,kind=<kind>,id=<id>

其中：

• region 为阿里云区域 ID。
• workspaceId 为工作空间 ID。
• kind：为类型。取值：PipelineRun（PAIFlow 工作流）；ServiceJob（训练服务）。
• id：为唯一标识。

准入状态，取值如下：

• Pending：待定。
• Approved：允许上线。
• Rejected：不允许上线。

其它信息。