[發明專利]服務配置方法、用于服務配置的客戶端、設備及電子設備

有效

• 申請號: 202010004847.2
• 申請日: 2020-01-03
• 公開（公告）號: CN111222046B
• 公開（公告）日: 2022-09-20
• 發明（設計）人: 王磊;張文杰;鄧攀;于洋
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06Q10/06
• 代理公司: 北京市柳沈律師事務所 11105
• 代理人: 王娟

公開了一種服務配置方法、客戶端、設備及電子設備。該方法包括：解析用于人工智能服務的人工智能模型，以獲取所述人工智能模型的模型參數信息；基于所述人工智能模型的模型參數信息，計算所述人工智能服務的推薦計算資源配置；以及基于所述推薦計算資源配置，確定所述人工智能服務的服務配置。

技術領域

本公開涉及人工智能服務領域，更具體地涉及一種服務配置方法、客戶端、設備及電子設備。

背景技術

人工智能模型在完成訓練之后將被部署到生產環境中以向企業和個人提供相應的人工智能服務。目前，人工智能服務的部署需要工程人員或運維人員根據經驗或者反復試錯來尋找部署推理服務需要的服務器配置。這使得部署人工智能服務的運維成本過大，不利于人工智能服務的迅速上線。

發明內容

本公開的實施例提供了服務配置方法、客戶端、設備及電子設備。

本公開的實施例提供了一種服務配置方法，包括：解析所述人工智能服務的人工智能模型，以獲取所述人工智能模型的模型參數信息；基于所述人工智能模型的模型參數信息，計算所述人工智能服務的推薦計算資源配置；以及基于所述推薦計算資源配置，確定所述人工智能服務的服務配置。

本公開的實施例提供了一種用于服務配置的客戶端，包括：處理器，存儲器，存儲有計算機指令，所述計算機指令被處理器執行時實現如下操作：產生人工智能模型獲取框，用于輸入所述人工智能服務的人工智能模型的存儲地址或用于上傳所述人工智能模型；產生推薦資源配置框，用于顯示所述人工智能服務的推薦計算資源配置；產生部署按鈕，用于基于所述推薦計算資源配置確定所述人工智能服務的服務配置；其中，所述推薦計算資源配置是基于所述人工智能模型的模型參數信息而計算的。

本公開的實施例提供了一種服務配置設備，包括：解析模塊，被配置為解析人工智能服務的人工智能模型，以獲取所述人工智能模型的模型參數信息；計算模塊，被配置為基于所述人工智能模型的模型參數信息，計算所述人工智能服務的推薦計算資源配置；以及部署模塊，被配置為基于所述推薦計算資源配置，確定所述人工智能服務的服務配置。

本公開的實施例提供了一種用于服務配置的電子設備，包括：微處理器；存儲器，存儲器存儲有計算機指令，該計算機指令被處理器執行時實現上述的方法。

附圖說明

為了更清楚地說明本公開實施例的技術方案，下面將對實施例的描述中所需要使用的附圖作簡單的介紹。下面描述中的附圖僅僅是本公開的示例性實施例。

圖1A是示出根據本公開實施例的用于部署服務的場景的示例示意圖。

圖1B是示出根據本公開實施例的部署服務的示例的示意圖。

圖2A是示出根據本公開實施例的服務配置方法的示意圖。

圖2B是示出根據本公開實施例的服務配置方法的流程圖。

圖2C是示出根據本公開實施例的示例人工智能模型的示意圖。

圖2D是示出根據本公開實施例的示例人工智能模型的另一示意圖。

圖3是示出根據本公開實施例的服務配置方法的另一流程圖。

圖4A是示出根據本公開實施例的用于服務配置的客戶端的結構圖。

圖4B是示出根據本公開實施例的用于服務配置的客戶端的示意圖。

圖5是示出根據本公開實施例的服務配置設備的示意圖。

具體實施方式

為了使得本公開的目的、技術方案和優點更為明顯，下面將參照附圖詳細描述根據本公開的示例實施例。顯然，所描述的實施例僅僅是本公開的一部分實施例，而不是本公開的全部實施例，應理解，本公開不受這里描述的示例實施例的限制。