在阿里云的DataWorks中上传`.pkl`模型文件资源后，您不能直接使用Python的`with open(file,)`语句来读取该文件，因为DataWorks的资源管理系统并不直接暴露文件系统的路径。相反，您需要通过DataWorks提供的API或特定的方法来访问这些资源。
通常，您可能需要在DataWorks的某个节点（如PyODPS节点）中引用这个`.pkl`文件。以下是一个大致的步骤指南：
1. 上传.pkl文件到DataWorks资源：
首先，确保您已经将`.pkl`文件上传到了DataWorks的资源管理中。
2. 在PyODPS节点中引用资源：
当您在PyODPS节点中编写代码时，您可以使用DataWorks的API来引用这个资源。这通常涉及到使用特定的函数或方法来获取资源的引用或内容。
3. 读取模型：
一旦您获得了资源的引用或内容，您就可以像平常一样使用Python的pickle模块来加载模型。
示例代码可能类似于以下形式（请注意，这里的代码可能需要根据DataWorks的实际API进行调整）：
```python
from odps import ODPS
from pickle import load
# 初始化ODPS客户端
odps = ODPS('<access_id>', '<access_key>', '<project>', '<endpoint>')
# 引用资源
resource_path = 'path/to/your/resource.pkl' # 这可能是DataWorks资源的引用路径，而不是实际的文件系统路径
resource_content = odps.get_resource(resource_path)
# 将资源内容加载到内存中
with io.BytesIO(resource_content) as f:
model = load(f)
# 现在可以使用模型了
# ...
```
请注意，上面的代码是一个示例，并且可能需要根据您使用的DataWorks版本和API进行调整。您应该查阅DataWorks的官方文档以获取关于如何引用和使用资源的准确信息。
此外，由于DataWorks是一个分布式计算平台，因此在使用模型时可能还需要考虑其他因素，如模型的规模、计算节点的内存限制等。确保您的模型适合在DataWorks环境中使用，并考虑任何可能的性能或资源限制问题。