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" }

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。