from datetime import datetime
from typing import Optional, Union
from anylearn.utils.api import url_base, get_with_token
from anylearn.utils.errors import AnyLearnException
from anylearn.interfaces.resource.resource import Resource
[文档]class Model(Resource):
"""
AnyLearn模型类，以方法映射模型CRUD相关接口
Attributes
----------
id
模型的唯一标识符，自动生成，由MODE+uuid1生成的编码中后28个有效位（小写字母和数字）组成（自动生成）
name
模型的名称（长度1~50）
description
模型描述（长度最大255）
state
模型状态
public
模型是否公开（默认为False）
upload_time
模型上传时间
filename
下一步中会被分片上传的模型的完整模型名（包括扩展名）
is_zipfile
是否为zip文件
file_path
模型文件路径
size
模型文件大小
creator_id
创建者ID
node_id
节点ID
algorithm_id
模型使用的算法
load_detail
初始化时是否加载详情
"""
"""具体资源信息配置"""
_fields = {
# 资源创建/更新请求包体中必须包含且不能为空的字段
'required': {
'create': ['name', 'filename', 'algorithm_id'],
'update': ['id', 'name'],
},
# 资源创建/更新请求包体中包含的所有字段
'payload': {
'create': ['name', 'description', 'public',
'filename', 'algorithm_id'],
'update': ['id', 'name', 'description', 'public',
'algorithm_id'],
},
}
"""
创建/更新对象时：
- 必须包含且不能为空的字段 :obj:`_fields['required']`
- 所有字段 :obj:`_fields['payload']`
"""
[文档] def __init__(self,
id: Optional[str]=None,
name: Optional[str]=None,
description: Optional[str]=None,
state: Optional[int]=None,
public=False,
upload_time: Optional[Union[datetime, str]]=None,
filename: Optional[str]=None,
is_zipfile: Optional[int]=None,
file_path: Optional[str]=None,
size: Optional[str]=None,
creator_id: Optional[str]=None,
node_id: Optional[str]=None,
algorithm_id: Optional[str]=None,
load_detail=False):
"""
Parameters
----------
id
模型的唯一标识符，自动生成，由MODE+uuid1生成的编码中后28个有效位（小写字母和数字）组成（自动生成）
name
模型的名称（长度1~50）
description
模型描述（长度最大255）
state
模型状态
public
模型是否公开（默认为False）
upload_time
模型上传时间
filename
下一步中会被分片上传的模型的完整模型名（包括扩展名）
is_zipfile
是否为zip文件
file_path
模型文件路径
size
模型文件大小
creator_id
创建者ID
node_id
节点ID
algorithm_id
模型使用的算法
load_detail
初始化时是否加载详情
"""
self.algorithm_id = algorithm_id
super().__init__(id=id, name=name, description=description,
state=state, public=public,
upload_time=upload_time, filename=filename,
is_zipfile=is_zipfile, file_path=file_path, size=size,
creator_id=creator_id, node_id=node_id,
load_detail=load_detail)
[文档] @classmethod
def get_list(cls) -> list:
"""
获取模型列表
Returns
-------
List [Model]
模型对象的集合。
"""
res = get_with_token(f"{url_base()}/model/list")
if res is None or not isinstance(res, list):
raise AnyLearnException("请求未能得到有效响应")
return [
Model(id=m['id'], name=m['name'], description=m['description'],
state=m['state'], public=m['public'],
upload_time=m['upload_time'], creator_id=m['creator_id'],
node_id=m['node_id'],
algorithm_id=m['algorithm_id'])
for m in res
]
[文档] def get_detail(self):
"""
获取模型详细信息
- 对象属性 :obj:`id` 应为非空
Returns
-------
Model
模型对象。
"""
self._check_fields(required=['id'])
res = get_with_token(f"{url_base()}/model/query",
params={'id': self.id})
if not res or not isinstance(res, list):
raise AnyLearnException("请求未能得到有效响应")
res = res[0]
self.__init__(id=res['id'], name=res['name'],
description=res['description'], state=res['state'],
public=res['public'],
upload_time=res['upload_time'], filename=res['filename'],
is_zipfile=True if res['is_zipfile'] == 1 else False,
file_path=res['file'], size=res['size'],
creator_id=res['creator_id'], node_id=res['node_id'],
algorithm_id=res['algorithm_id'])
[文档] def _namespace(self):
return "model"