要通过Excel使用AML模型API（ACI），您可以按照以下步骤进行操作：

1. 准备Excel文件：首先，您需要准备一个包含输入数据的Excel文件。确保将输入数据放在一个或多个工作表中，并确保列的顺序与模型期望的输入一致。

2. 安装所需的库：您需要安装pandas和requests库来处理Excel文件和进行API调用。您可以使用以下命令安装它们：

pip install pandas requests

3. 读取Excel数据：使用pandas库读取Excel文件并将其转换为一个数据帧（DataFrame）。假设您的输入数据在名为“Sheet1”的工作表中，您可以使用以下代码读取数据：

import pandas as pd

excel_data = pd.read_excel('path_to_excel_file.xlsx', sheet_name='Sheet1')

4. 准备API请求数据：根据模型API的要求，您需要将Excel数据转换为API请求的格式。可能需要对数据进行一些预处理，例如删除不需要的列、重命名列或转换数据类型。

5. 发送API请求：使用requests库向模型API发送POST请求，并将Excel数据作为请求的正文。确保将访问令牌添加到请求头部以进行身份验证。

import requests

# 设置API终结点和访问令牌
api_endpoint = 'https://your_api_endpoint'
access_token = 'your_access_token'

# 设置请求头部
headers = {
    'Authorization': 'Bearer ' + access_token,
    'Content-Type': 'application/json'
}

# 发送POST请求
response = requests.post(api_endpoint, json=excel_data.to_dict(orient='records'), headers=headers)

# 检查响应状态码
if response.status_code == 200:
    # 处理成功响应
    output_data = response.json()
    print(output_data)
else:
    # 处理错误响应
    print('请求失败：', response.status_code, response.text)

6. 处理API响应：根据模型API返回的响应，您可以进一步处理和分析结果。根据您的需求，您可以将响应转换为Excel文件、图表或其他形式的输出。

以上是使用AML模型API（ACI）通过Excel的解决方法。根据您的具体情况，您可能需要根据模型API的要求进行一些调整和修改。