ModelVersion

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+)?$"

创建模型 UTC 时间，格式为 ISO 8601。

最后更新模型 UTC 时间，格式为 ISO 8601。

用户 ID。

主账号 ID。

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/。

模型版本描述。

标签列表。

模型格式。

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

模型框架。

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

扩展字段。JsonString 类型。

模型指标。

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应用：如描述 EAS 的 processor/container 等，如： { "processor": "tensorflow_gpu_1.12" }

评测配置。

压缩配置。

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。

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。

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。