创建或更新训练模型别名 API
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创建或更新训练模型别名。
训练模型别名是用于引用单个训练模型的逻辑名称。
请求编辑
PUT _ml/trained_models/<model_id>/model_aliases/<model_alias>
先决条件编辑
需要 manage_ml 集群权限。此权限包含在 machine_learning_admin 内置角色中。
描述编辑
您可以使用别名代替训练模型标识符，以便更轻松地引用您的模型。例如，您可以在推理聚合和处理器中使用别名。
别名必须是唯一的，并且只能引用一个训练模型。但是，您可以为每个训练模型创建多个别名。
API 限制
- 您不允许更新别名，使其引用不同的训练模型 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训练模型和一个用于分类分析的训练模型，则不能将别名从一种类型的训练模型重新分配到另一种类型。
- 您不能将别名从
pytorch模型更新到数据帧分析模型。 - 您不能将别名从已部署的
pytorch模型更新到当前未部署的模型。
如果您使用此 API 更新别名，并且模型别名之间旧的和新的训练模型的公共输入字段很少，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) 别名所引用的训练模型的标识符。
查询参数编辑
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reassign - (可选，布尔值) 指定如果别名已分配给其他模型，是否将其重新分配给指定的训练模型。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
创建训练模型别名编辑
以下示例显示如何为训练模型 (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
PUT _ml/trained_models/flight-delay-prediction-1574775339910/model_aliases/flight_delay_model
更新训练模型别名编辑
以下示例显示如何将别名 (flight_delay_model) 重新分配给不同的训练模型 (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
PUT _ml/trained_models/flight-delay-prediction-1580004349800/model_aliases/flight_delay_model?reassign=true