[發明專利]基于微服務架構實現人工智能服務的方法及裝置

在審

• 申請號: 201910102655.2
• 申請日: 2019-02-01
• 公開（公告）號: CN110162414A
• 公開（公告）日: 2019-08-23
• 發明（設計）人: 華輝有;李超;王翔
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F9/54
• 分類號: G06F9/54;G06F16/901;G06F16/903
• 代理公司: 深圳市隆天聯鼎知識產權代理有限公司 44232
• 代理人: 劉抗美;胡明

本發明公開了一種基于微服務架構實現人工智能服務的方法及裝置，所述微服務架構中部署有提供人工智能服務的模型微服務和特征微服務，所述方法包括：接收客戶端發起的請求；響應于所述請求，確定所述客戶端所請求人工智能服務需要的模型微服務；為所確定的模型微服務定位需要的特征微服務；調用所述特征微服務得到所述模型微服務依賴的特征集，并將所述模型微服務依賴的特征集路由至所述模型微服務；根據所述模型微服務依賴的特征集調用所述模型微服務，得到所述模型微服務的執行結果；由所述模型微服務的執行結果生成所述人工智能服務的結果。采用本發明解決了現有技術中人工智能服務的實現成本較高的問題。

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，尤其涉及一種基于微服務架構實現人工智能服務的方法及裝置。

背景技術

隨著人工智能(AI)技術的迅速發展和企業級服務市場的壯大，AItoB服務(也稱為人工智能服務)也越來越受到市場的關注。AItoB服務通常包括接入層解析、特征提取、模型計算、結果輸出等步驟，且基于集中式單體架構(簡稱為巨石架構)實現上述步驟。

對于巨石架構而言，在面向客戶頻繁的多版本、多特征、多模型等定制需求時，往往意味著頻繁地代碼修改、代碼堆疊、以及大量的回歸測試、聯調測試等，這嚴重影響了AItoB服務的開發部署效率和可維護性，無法保障AItoB服務的延續性和穩定性，容易造成運營事故。

由此可知，現有技術仍存在人工智能服務的實現成本較高的缺陷。

發明內容

為了解決相關技術中存在的人工智能服務的實現成本較高的問題，本發明各實施例提供一種基于微服務架構實現人工智能服務的方法及裝置。

其中，本發明所采用的技術方案為：

在本發明實施例的一方面，一種基于微服務架構實現人工智能服務的方法，所述微服務架構中部署有提供人工智能服務的模型微服務和特征微服務，所述方法包括：接收客戶端發起的請求，所述請求用于指示所述客戶端請求的人工智能服務；響應于所述請求，確定所述客戶端所請求人工智能服務需要的模型微服務；為所確定的模型微服務定位需要的特征微服務，所述特征微服務用于提供所述模型微服務依賴的特征集；調用所述特征微服務得到所述模型微服務依賴的特征集，并將所述模型微服務依賴的特征集路由至所述模型微服務；根據所述模型微服務依賴的特征集調用所述模型微服務，得到所述模型微服務的執行結果；由所述模型微服務的執行結果生成所述人工智能服務的結果。

在本發明實施例的另一方面，一種基于微服務架構實現人工智能服務的裝置，所述微服務架構中部署有提供人工智能服務的模型微服務和特征微服務，包括：請求接收模塊，用于接收客戶端發起的請求，所述請求用于指示所述客戶端請求的人工智能服務；模型微服務確定模塊，用于響應于所述請求，確定所述客戶端所請求人工智能服務需要的模型微服務；特征微服務確定模塊，用于為所確定的模型微服務定位需要的特征微服務，所述特征微服務用于提供所述模型微服務依賴的特征集；特征微服務調用模塊，用于調用所述特征微服務得到所述模型微服務依賴的特征集，并將所述模型微服務依賴的特征集路由至所述模型微服務；模型微服務調用模塊，用于根據所述模型微服務依賴的特征集調用所述模型微服務，得到所述模型微服務的執行結果；結果生成模塊，用于由所述模型微服務的執行結果生成所述人工智能服務的結果。

在本發明實施例的另一方面，一種基于微服務架構實現人工智能服務的裝置，包括處理器及存儲器，所述存儲器上存儲有計算機可讀指令，所述計算機可讀指令被所述處理器執行時實現如上所述的基于微服務架構實現人工智能服務的方法。

在本發明實施例的另一方面，一種存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如上所述的基于微服務架構實現人工智能服務的方法。

在上述技術方案中，在微服務架構中部署有提供人工智能服務的模型微服務和特征微服務，以基于微服務架構實現人工智能服務。