您不能更新别名，使其引用不同的已训练模型 ID，并且该模型使用不同类型的数据帧分析。例如，如果您有一个用于回归分析的已训练模型和一个用于分类分析的已训练模型，则会出现这种情况；您不能将别名从一种类型的已训练模型重新分配给另一种类型。
您不能从 pytorch 模型和数据帧分析模型更新别名。
您不能将别名从已部署的 pytorch 模型更新为当前未部署的模型。

如果您使用此 API 更新别名，并且旧模型和新模型（对于模型别名）之间只有很少的公共输入字段，则 API 会返回警告。

路径参数

编辑

model_alias: （必需，字符串）要创建或更新的别名。此值不能以数字结尾。
model_id: （必需，字符串）别名引用的已训练模型的标识符。

查询参数

编辑

reassign: （可选，布尔值）指定如果别名已分配给不同的模型，是否将别名重新分配给指定的已训练模型。如果别名已分配并且此参数为 false，则 API 返回错误。默认为 false。

示例

编辑

创建已训练模型别名

编辑

以下示例演示如何为已训练模型（flight-delay-prediction-1574775339910）创建别名（flight_delay_model）

resp = client.ml.put_trained_model_alias(
    model_id="flight-delay-prediction-1574775339910",
    model_alias="flight_delay_model",
)
print(resp)

response = client.ml.put_trained_model_alias(
  model_id: 'flight-delay-prediction-1574775339910',
  model_alias: 'flight_delay_model'
)
puts response

const response = await client.ml.putTrainedModelAlias({
  model_id: "flight-delay-prediction-1574775339910",
  model_alias: "flight_delay_model",
});
console.log(response);

PUT _ml/trained_models/flight-delay-prediction-1574775339910/model_aliases/flight_delay_model

更新已训练模型别名

编辑

以下示例演示如何将别名（flight_delay_model）重新分配给不同的已训练模型（flight-delay-prediction-1580004349800）

resp = client.ml.put_trained_model_alias(
    model_id="flight-delay-prediction-1580004349800",
    model_alias="flight_delay_model",
    reassign=True,
)
print(resp)

response = client.ml.put_trained_model_alias(
  model_id: 'flight-delay-prediction-1580004349800',
  model_alias: 'flight_delay_model',
  reassign: true
)
puts response

const response = await client.ml.putTrainedModelAlias({
  model_id: "flight-delay-prediction-1580004349800",
  model_alias: "flight_delay_model",
  reassign: "true",
});
console.log(response);

PUT _ml/trained_models/flight-delay-prediction-1580004349800/model_aliases/flight_delay_model?reassign=true

« 清除已训练模型部署缓存 API 创建已训练模型定义部分 API »