ModelVersion数据结构及其字段定义-人工智能平台 PAI-阿里云-人工智能平台 PAI(PAI)-阿里云帮助中心

名称	类型	描述	示例值
	object	模型版本。
VersionName	string	模型版本，模型下唯一。若不填，则默认`0.1.0`为第一个版本，之后子版本号加 1，如第二个版本将默认为`0.2.0`。版本号由主版本号，子版本号，阶段版本号组成，由`.`分割，其中主版本号，子版本号为数字，阶段版本号以数字开头，接`_`加字母组成。如：1.1.0 或 2.3.4_beta。正则表达参考：`"^\\d+\\.\\d+\\.\\d+(_\\w+)?$"`	0.1.0
GmtCreateTime	string	创建模型 UTC 时间，格式为 ISO 8601。	2021-01-21T17:12:35Z
GmtModifiedTime	string	最后更新模型 UTC 时间，格式为 ISO 8601。	2021-01-21T17:12:35Z
UserId	string	用户 ID。	155770209******
OwnerId	string	主账号 ID。	155770209******
Uri	string	模型版本 URI，即模型存储位置。可以为模型的 HTTP(S)地址，如：`https://myweb.com/mymodel.tar.gz`；若模型在 OSS 中，格式为`oss://<bucket>.<endpoint>/object`，endpoint 可以在 OSS 控制台查询，样例：`oss://mybucket.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/mypath/`。	oss://mybucket.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/mypath/
VersionDescription	string	模型版本描述。	情感分析。
FormatType	string	模型格式。 OfflineModel SavedModel Keras H5 Frozen Pb Caffe Prototxt TorchScript XGBoost PMML AlinkModel ONNX	SavedModel
FrameworkType	string	模型框架。 Pytorch XGBoost Keras Caffe Alink Xflow TensorFlow	TensorFlow
Options	string	扩展字段。JsonString 类型。	{}
SourceType	string	模型来源类型，默认为 Custom。 Custom：自定义。 PAIFlow：PAI 工作流。 TrainingService：PAI 训练服务。	PAIFlow
SourceId	string	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>` region 为阿里云区域 ID；workspacceId 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。	region=cn-shanghai,workspaceId=13,kind=PipelineRun,id=run-sakdb**jdf
ApprovalStatus	string	准入状态，取值如下： Pending：待定。 Approved：允许上线。 Rejected：不允许上线。	Approved
Labels	array	标签列表。
	object	标签。
Value	string	标签的 value	v1
Key	string	标签的 key	k1
Metrics	object	模型指标。	{ "Results": [{ "Dataset": { "DatasetId": "d-sdkjanksaklerhfd" }, "Metrics": { "cer": 0.175 } }, { "Dataset": { "Uri": "oss://xxxx/" }, "Metrics": { "cer": 0.172 } }] }
TrainingSpec	object	训练配置。用于微调、增量训练的配置。	{}
InferenceSpec	object	描述如何应用于下游的推理应用：如描述 EAS 的 processor/container 等，如： `{ "processor": "tensorflow_gpu_1.12" }`	{ "processor": "tensorflow_gpu_1.12" }
EvaluationSpec	object	评测配置。	{}
CompressionSpec	object	压缩配置。	{}
ExtraInfo	object	其它信息。	{ "CoverUris": ["https://e*u.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/st**017.preview.png"], "TrainedWords": ["albedo_overlord"] }
DistillationSpec	object	蒸馏配置。	{}

object

模型版本。

VersionName

string

模型版本，模型下唯一。若不填，则默认0.1.0为第一个版本，之后子版本号加 1，如第二个版本将默认为0.2.0。

版本号由主版本号，子版本号，阶段版本号组成，由.分割，其中主版本号，子版本号为数字，阶段版本号以数字开头，接_加字母组成。如：1.1.0 或 2.3.4_beta。

正则表达参考："^\\d+\\.\\d+\\.\\d+(_\\w+)?$"

0.1.0

GmtCreateTime

string

创建模型 UTC 时间，格式为 ISO 8601。

2021-01-21T17:12:35Z

GmtModifiedTime

string

最后更新模型 UTC 时间，格式为 ISO 8601。

2021-01-21T17:12:35Z

UserId

string

用户 ID。

155770209******

OwnerId

string

主账号 ID。

155770209******

Uri

string

模型版本 URI，即模型存储位置。可以为模型的 HTTP(S)地址，如：https://myweb.com/mymodel.tar.gz；若模型在 OSS 中，格式为oss://<bucket>.<endpoint>/object，endpoint 可以在 OSS 控制台查询，样例：oss://mybucket.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/mypath/。

oss://mybucket.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/mypath/

VersionDescription

string

模型版本描述。

情感分析。

FormatType

string

模型格式。

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

SavedModel

FrameworkType

string

模型框架。

Pytorch
XGBoost
Keras
Caffe
Alink
Xflow
TensorFlow

TensorFlow

Options

string

扩展字段。JsonString 类型。

{}

SourceType

string

模型来源类型，默认为 Custom。

Custom：自定义。
PAIFlow：PAI 工作流。
TrainingService：PAI 训练服务。

PAIFlow

SourceId

string

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>

region 为阿里云区域 ID；workspacceId 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。

region=cn-shanghai,workspaceId=13**,kind=PipelineRun,id=run-sakdb****jdf

ApprovalStatus

string

准入状态，取值如下：

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

Approved

Labels

array

标签列表。

object

标签。

Value

string

标签的 value

v1

Key

string

标签的 key

k1

Metrics

object

模型指标。

{ "Results": [{ "Dataset": { "DatasetId": "d-sdkjanksaklerhfd" }, "Metrics": { "cer": 0.175 } }, { "Dataset": { "Uri": "oss://xxxx/" }, "Metrics": { "cer": 0.172 } }] }

TrainingSpec

object

训练配置。用于微调、增量训练的配置。

{}

InferenceSpec

object

描述如何应用于下游的推理应用：如描述 EAS 的 processor/container 等，如： { "processor": "tensorflow_gpu_1.12" }

{ "processor": "tensorflow_gpu_1.12" }

EvaluationSpec

object

评测配置。

{}

CompressionSpec

object

压缩配置。

{}

ExtraInfo

object

其它信息。

{ "CoverUris": ["https://e***u.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/st****017.preview.png"], "TrainedWords": ["albedo_overlord"] }

DistillationSpec

object

蒸馏配置。

{}