下面是一个示例代码，展示了如何创建一个包含大时间循环的模型函数（PYCM3）：

import numpy as np
import time

def model_func():
    # 设置时间循环参数
    num_iterations = 1000000
    data = np.random.randn(1000, 1000)  # 假设有一个数据集
    
    # 开始时间循环
    start_time = time.time()
    for i in range(num_iterations):
        # 在这里执行模型的计算
        result = np.dot(data, data.T)
    
    # 结束时间循环
    end_time = time.time()
    elapsed_time = end_time - start_time
    print("模型函数执行时间: %.2f 秒" % elapsed_time)

# 调用模型函数
model_func()

在上述代码中，我们定义了一个model_func函数，它包含一个大时间循环，该循环执行了100万次。在每次循环中，我们执行了一个简单的矩阵乘法运算np.dot(data, data.T)。你可以在这个循环中替换为你自己的模型计算。

为了测试函数执行的时间，我们在开始循环之前记录了开始时间start_time，并在循环结束后记录了结束时间end_time。通过计算这两个时间之间的差值，我们可以得到函数执行所需的时间。

最后，我们打印出函数执行时间的结果。

请注意，这只是一个示例代码，并没有涉及到任何实际的模型计算。你需要根据你自己的需求来修改代码中的模型计算部分。