最近更新时间：2021-03-12
模型管理模块管理模型的各个版本，包括导入模型、查看、添加版本、检索、删除等。
把训练好的模型部署为在线服务，需要首先将模型导入到模型管理中，然后进而发布为在线服务。导入模型不收费。
登录紫光云控制台，选择产品与服务->人工智能->AI开发平台。
选择左侧“模型管理”，点击“新增”按钮，弹出新建模型弹窗。
在弹窗中填写模型名称和描述，点击确定。
| 配置 | 是否必填 | 说明 |
|---|---|---|
| 名称 | 是 | 仅支持小写字母、数字和'-'，且需以小写字母开头、总长度不超过32，同用户下不重复 |
| 描述 | 否 | 128字符内 |
在“模型管理”列表页，点击模型名称，进入模型版本列表页。点击右侧“导入”按钮，导入模型新版本。点击确定后，等待模型导入成功。
| 配置 | 是否必填 | 说明 |
|---|---|---|
| 版本 | 是 | v开头3位版本以点分割，如v1.0.0 |
| 描述 | 否 | 128字符内 |
| 模型来源 | 是 | 支持从训练结果中选择或者从存储中选择 1. 从训练结果中选择：选择训练任务名称和版本号，将自动填充模型框架/模型格式/模型路径（模型路径可以修改） 2. 从存储中选择：可以选择对象存储或者本地存储中的模型 |
| 模型框架 | 是 | 模型训练的框架，TensorFlow和PyTorch的模型要存成SavedModel格式，其他框架的模型要存成ONNX格式 |
| 模型格式 | 是 | SavedModel格式或者ONNX格式 |
| 模型路径 | 是 | 支持从对象存储或者本地存储选择模型路径 |
模型导入成功后，在模型某个版本的详情页中，可以看到模型的输入输出参数解析。
在这个tensorflow例子中，模型的输入数据key为myInput，维度是[-1, 784]；输出数据key为myOutput，维度是[-1, 10]。
目前模型管理支持导入的模型框架格式如下：
| 框架 | 模型格式 |
|---|---|
| Tensorflow-v1.12.0 | SavedModel格式 |
| Tensorflow-v1.14.0 | SavedModel格式 |
| Pytorch-v1.1.0 | ONNX格式 |
| Pytorch-v1.2.0 | ONNX格式 |
| Keras-v2.2.4 | SavedModel格式 |
| Caffe-v1.0.0 | ONNX格式 |
| Caffe2-v1.1.0 | ONNX格式 |
| MXNet-v1.4.0 | ONNX格式 |
