已经部署好了ormb和harbor作为模型仓库这里的模型值的是基于深度学习方法的模型给出一个能在harbor上进行模型解析和模型转换的方法

以下是一个能在harbor上进行模型解析和模型转换的方法：

1. 在harbor上创建一个新的项目，用于存储模型文件和转换后的文件。

2. 在ormb中选择需要转换的模型，并将其导出为.h5或.pb格式的模型文件。

3. 将模型文件上传到harbor项目中，可以使用docker registry API或者harbor提供的UI界面进行上传。

4. 在harbor项目中创建一个新的Dockerfile，用于构建一个能够解析和转换模型的docker镜像。

5. 在Dockerfile中安装必要的依赖，例如tensorflow等深度学习框架以及其他必要的工具。

6. 编写一个脚本来解析和转换模型，可以使用tensorflow的API或其他相应的框架。

7. 将解析和转换模型的脚本添加到Dockerfile中，然后构建docker镜像。

8. 将构建的docker镜像上传到harbor仓库中。

9. 在需要解析和转换模型的地方，可以使用harbor提供的API或UI界面来调用构建的docker镜像。

10. 在调用docker镜像时，将需要解析和转换的模型文件作为参数传递给docker容器，容器将解析和转换模型文件，并将转换后的文件保存到harbor项目中。

通过以上步骤，就可以在harbor上进行模型解析和模型转换了。