导入模型功能包括：
● 初始化已存在的模型，根据模型ID生成模型对象。
● 创建模型。模型对象的属性，请参见查询模型详情。
示例代码
在ModelArts notebook平台中，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。
from modelarts.session import Session from modelarts.model import Model
from modelarts.config.model_config import ServiceConfig,Params,Dependencies,Packages session = Session()
● 方式1：初始化已存在模型
model_instance = Model(session, model_id="input your model id")
● 方式2：创建模型
model_instance = Model(
session, input_params1 = Params(
url='url', # url路径
dependencies = []
dependency1 = Dependencies(
installer="pip", # 安装方式，目前支持pip
package1 = Packages(
package_name="package_name", # 包名 package_version="version", # 包版本号 restraint="restraint")
packages.append(package1)
参数说明
session 是 Object 会话对象，初始化方法参考Session鉴权。
model_id 是 String 模型ID。
表8-9 创建模型场景参数说明
参数 是否
必选
参数类型 描述
session 是 Object 会话对象，初始化方法见Session鉴权。
model_nam
tion_type 否 String 模型位置类型。可选值：
● OBS_SOURCE：source_location为OBS路
nt 否 Environme
nt实例 描述模型正常运行需要的环境，如使用的 python版本、tensorflow版本等。
Environment实例的示例请参见示例代码。
参数 是否
version 否 String 来源训练作业的版本，模型是从训练作业产生的 可填写，用于溯源；如模型是从第三方元模型导 入，则为空，默认值为空。
source_type 否 String 模型来源的类型，当前仅可取值auto，用于区 分通过自动学习部署过来的模型（不提供模型下 载功能）；用户通过训练作业部署的模型不设置 此值。默认值为空。
model_type 是 String 模型类型，取值为：TensorFlow/MXNet/
Spark_MLlib/Scikit_Learn/XGBoost/
description 否 String 模型描述信息，不超过100个字符，且不能包含 特殊字符!<>=&’”。
execution_c
ode 否 String 存放执行脚本的OBS路径。推理脚本必须放于模 型所在路径（请参见“source_location”参数）
ams 否 params结 构数组
es 否 dependen cy结构数
表8-10 params 结构
参数 是否
必选
参数类型 描述
url 是 String 模型推理接口的请求路径。
param_name 是 String 参数名，不超过64个字符。
param_type 是 String JSON Schema基本参数类型，有string、
object、array、boolean、number、integer。
min 否 Double 当param_type为int或float时，可选填，默认为 空。
max 否 Double 当param_type为int或float时，可选填，默认为 空。
param_desc 否 String 参数描述，不超过100个字符，默认为空。
表8-11 dependency 结构
参数 是否
必选
参数类型 描述
installer 是 String 安装方式，当前只支持“pip”。
packages 是 package结 构数组
依赖包集合。
表8-12 package 结构
参数 是否
必选
参数类型 描述
package_nam
e 是 String 依赖包名称。
package_versi
on 否 String 依赖包版本。
restraint 否 String 版本过滤条件，当且仅当package_version存在 时必填。取值为：
● EXACT：等于给定版本
● ATLEAST：不小于给定版本
● ATMOST：不大于给定版本
表8-13 create_model 返回参数说明
from modelarts.session import Session from modelarts.model import Model session = Session()
model_instance = Model(session,
model_name = "digit recognition",
from modelarts.session import Session from modelarts.model import Model session = Session()
model_list = Model.get_model_list(session) print(model_list)
● 场景2：按照检索条件查询当前用户模型
from modelarts.session import Session from modelarts.model import Model session = Session()
model_list = Model.get_model_list(session, model_status="published", model_name="digit", order="desc") print(model_list)