模型资源管理

class anylearn.interfaces.resource.model.Model(id: Optional[str] = None, name: Optional[str] = None, description: Optional[str] = None, state: Optional[int] = None, public=False, upload_time: Optional[Union[datetime.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)

基类：anylearn.interfaces.resource.resource.Resource

AnyLearn模型类，以方法映射模型CRUD相关接口

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

__init__(id: Optional[str] = None, name: Optional[str] = None, description: Optional[str] = None, state: Optional[int] = None, public=False, upload_time: Optional[Union[datetime.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)

参数

• 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

_check_fields(required=[])

对象检查属性是否存在

_create()

创建对象，如果子类创建方法与此有较大差异可以重写此方法

_fields = {'payload': {'create': ['name', 'description', 'public', 'filename', 'algorithm_id'], 'update': ['id', 'name', 'description', 'public', 'algorithm_id']}, 'required': {'create': ['name', 'filename', 'algorithm_id'], 'update': ['id', 'name']}}

创建/更新对象时：

• 必须包含且不能为空的字段 _fields['required']

• 所有字段 _fields['payload']

_namespace()

• 子类的命名空间，调用此方法以获取子类的名称用于异常信息输出等，以 User 为例， _namespace 可以为 user

• 子类需实现此抽象方法

_update()

更新对象，如果子类更新方法与此有较大差异可以重写此方法

_url_create()

创建对象url，如果子类创建对象接口名称不是 add ，可以重写此方法来定制接口名称

_url_delete()

删除对象url，如果子类删除对象接口名称不是 delete ，可以重写此方法来定制接口名称

_url_update()

更新对象url，如果子类更新对象接口名称不是 update ，可以重写此方法来定制接口名称

delete(force: bool = False)

删除对象

• 对象属性 id 应为非空

返回

True or False

返回类型

bool

classmethod download_file(resource_id: str, save_path: str, polling: Union[float, int] = 5, downloader: Optional[anylearn.interfaces.resource.resource_downloader.ResourceDownloader] = None)

把服务器资源使用aiohttp异步下载到本地指定的文件夹

参数

• resource_id (str) – 资源ID。

• save_path (str) – 保存路径。

• downloader (ResourceDownloader) – 可以使用SDK中的AsyncResourceDownloader，也可以自定义实现ResourceDownloader。

• polling (float, int) – 下载前要先压缩文件，轮询查看文件有没有压缩完的时间间隔，单位：秒。默认值5

返回

文件名。

返回类型

str

get_detail()

获取模型详细信息

• 对象属性 id 应为非空

返回

模型对象。

返回类型

Model

classmethod get_list() → list

获取模型列表

返回

模型对象的集合。

返回类型

List [Model]

classmethod list_dir(resource_id)

文件列表查询接口

参数

resource_id – str 文件ID

返回

{
  "vgg_ssd300_tianyuan.yaml": {
        "name": "vgg_ssd300_tianyuan.yaml",
        "type": "file"
    }
}

save()

创建或更新对象

• 对象包含非空属性 id 时为更新，否则为创建

• 创建对象时必须包含且不能为空的字段： _fields['required']['create']

• 创建对象时包含的所有字段： _fields['payload']['create']

• 更新对象时必须包含且不能为空的字段： _fields['required']['update']

• 更新对象时包含的所有字段： _fields['payload']['update']

返回

True or False

返回类型

bool

classmethod upload_file(resource_id: str, file_path: str, uploader: Optional[anylearn.interfaces.resource.resource_uploader.ResourceUploader] = None, chunk_size: int = 2048000)

对指定路径的本地文件进行分割并使用aiohttp异步上传

参数

• resource_id (str) – 资源ID。

• file_path (str) – 文件路径。

• uploader (ResourceUploader) – 可以使用SDK中的AsyncResourceUploader，也可以自定义实现ResourceUploader。

• chunk_size (int) – 文件分割大小，默认2048000。

返回

True or False

返回类型

bool