[發明專利]模型部署方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202010734650.4
• 申請日: 2020-07-27
• 公開（公告）號: CN111861020A
• 公開（公告）日: 2020-10-30
• 發明（設計）人: 龐俊濤
• 申請（專利權）人: 深圳壹賬通智能科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06K9/62;G06N3/08;G06N20/00;H04L12/24
• 代理公司: 深圳市力道知識產權代理事務所(普通合伙) 44507
• 代理人: 何姣

1.一種模型部署方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待執行的模型訓練操作指令；

根據所述模型訓練操作指令，在預設的模型訓練頁面加載后臺服務資源，并在預設的模型訓練頁面根據所述后臺服務資源構建目標模型的拓撲關系；

根據所述拓撲關系對所述目標模型進行建模，并對建模后的目標模型進行評估；

當所述目標模型滿足預設的評估條件時，對所述目標模型進行在線部署。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述當所述目標模型滿足預設的評估條件時，對所述目標模型進行在線部署，包括：

獲取所述目標模型對應的模型文件及所述模型文件對應的處理節點，并根據所述處理節點查找對應的處理邏輯信息；

將所述模型文件及所述處理邏輯信息復制到部署環境中，且通過所述部署環境對所述模型文件及所述處理邏輯信息進行保存后解析，得到部署模型以及用于外部系統調用以進行模型預測的預測接口，完成所述模型部署。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述拓撲關系對所述目標模型進行建模，并對建模后的目標模型進行評估，包括：

在接收到第一自動建模指令時，選擇支持所述第一自動建模指令的算法組件，以得到第一模型參數設置；

根據所述第一模型參數設置，輸出對應的模型參數；

在接收到模型評估指標指令時，設定模型評估標準；

在接收到自動調參指令時，根據所述模型參數進行模型訓練，得到第一候選模型；

根據所述模型評估標準，在所述候選模型中確定目標模型。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述拓撲關系對所述目標模型進行建模，并對建模后的目標模型進行評估，包括：

在所述模型訓練頁面的自動建模組件被觸發第二自動建模指令時，進行第二模型參數設置；

基于所述第二模型參數設置中所述后臺服務資源被觸發的數據算法以及模型種類，進行模型訓練，得到第二候選模型；

根據模型評估指標指令及所述第二候選模型，得到目標模型以及所述目標模型對應的模型評估報告。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述拓撲關系對所述目標模型進行建模，并對建模后的目標模型進行評估，包括：

基于所述模型訓練頁面的組件節點被觸發的組件選擇指令，實例化所述組件節點，以通過后臺服務資源配置對應的請求接口；

根據接收到對所述組件節點的拖拽指令，以及對所述組件節點的連線指令，將所述組件節點有方向性的連接，并通過所述請求接口請求所述后臺服務資源配置對應的算法參數，以進行建模流程，得到目標模型以及所述目標模型對應的模型評估報告，所述算法參數存儲在區塊鏈中。

6.根據權利要求1至5中任一項所述的方法，其特征在于，所述根據所述拓撲關系對所述目標模型進行建模，并對建模后的目標模型進行評估之后，所述方法還包括：

當所述模型評估報告不滿足所述預設的評估條件時，根據接收到的參數調節指令調整訓練參數；

根據調整后的訓練參數重新訓練所述目標模型，直到所述目標模型達到所述預設的評估條件。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

在接收到所述模型訓練頁面的歷史模型被觸發的編輯訓練操作指令時，基于編輯訓練操作指令對歷史模型進行修改。

8.一種模型部署裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取待執行的模型訓練操作指令；

加載模塊，用于根據所述模型訓練操作指令，在預設的模型訓練頁面加載后臺服務資源，并在預設的模型訓練頁面根據所述后臺服務資源構建目標模型的拓撲關系；

建模模塊，用于根據所述拓撲關系對所述目標模型進行建模，并對建模后的目標模型進行評估；

部署模塊，用于當所述目標模型滿足預設的評估條件時，對所述目標模型進行在線部署。