[發(fā)明專利]一種面向強化學習模型的容器化測試方法與系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110784453.8
• 申請日: 2021-07-12
• 公開（公告）號: CN113535555B
• 公開（公告）日: 2023-06-27
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 董乾;薛云志;孟令中;楊光;師源;王鵬淇;武斌
• 申請（專利權(quán)）人: 中國科學院軟件研究所
• 主分類號: G06F11/36
• 分類號: G06F11/36;G06F9/455
• 代理公司: 北京君尚知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11200
• 代理人: 司立彬

1.一種面向強化學習模型的容器化測試方法，其步驟包括：

1)測試方根據(jù)待建的測試任務(wù)制作測試環(huán)境Docker鏡像，并依據(jù)所述測試任務(wù)設(shè)計評估指標、代理Docker鏡像及其對應(yīng)的連接模塊、回調(diào)模塊、評估模塊，然后將連接模塊封裝到代理Docker鏡像文件模板中；

2)測試方在測試平臺上創(chuàng)建所述測試任務(wù)，并上傳所述代理Docker鏡像文件模板至測試方服務(wù)器的Docker私有鏡像倉庫、上傳相應(yīng)的測試環(huán)境Docker鏡像到測試方服務(wù)器的測試環(huán)境Docker鏡像倉庫中；

3)被測方在測試平臺查看測試任務(wù)，當有與本地待訓練代理相關(guān)的測試任務(wù)W時，從測試方服務(wù)器下載該測試任務(wù)W的測試環(huán)境Docker鏡像和代理Docker鏡像；然后在本地利用測試環(huán)境Docker鏡像訓練代理，并將訓練后的代理集成到代理Docker鏡像中，

再將集成后的代理Docker鏡像上傳至測試方服務(wù)器的Docker私有鏡像倉庫；

4)測試方服務(wù)器動態(tài)監(jiān)控本地的硬件資源調(diào)配情況，若硬件資源滿足該測試任務(wù)W的運行條件，則進行步驟5)；若硬件資源不滿足，則由測試方服務(wù)器持續(xù)監(jiān)控硬件資源直到滿足該測試任務(wù)W的運行條件后進行步驟5)；

5)測試方服務(wù)器在步驟3)新上傳的代理Docker鏡像文件中添加或替換回調(diào)模塊和評估模塊，并對其進行重新封裝得到新的代理Docker鏡像后，開始運行該測試任務(wù)W；

6)測試方服務(wù)器將測試過程數(shù)據(jù)實時傳回測試平臺，被測方通過測試平臺實時監(jiān)控測試過程并進行測試任務(wù)的管理；

7)測試完成后，測試方服務(wù)器將測試結(jié)果返回至測試平臺后存儲至測試平臺并釋放相關(guān)硬件資源；

8)被測方通過測試平臺查看相關(guān)的測試結(jié)果；測試方通過測試平臺查看測試任務(wù)的測試結(jié)果并根據(jù)測試指標設(shè)置測試基準以及進行測試任務(wù)的管理。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟1)中，測試方將連接模塊和評估模塊均封裝到代理Docker鏡像文件模板中。

3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述測試過程數(shù)據(jù)包括代理運行狀態(tài)數(shù)據(jù)、環(huán)境狀態(tài)數(shù)據(jù)、測試指標、代理運行的視頻流。

4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述代理運行狀態(tài)數(shù)據(jù)包括運行狀態(tài)、運行起始時間、運行終止時間、運行時長信息，以表格形式展示；所述環(huán)境狀態(tài)數(shù)據(jù)、所述測試指標均以文本形式實時刷新展示；所述視頻流以超鏈接形式展示。

5.如權(quán)利要求1或2或3所述的方法，其特征在于，測試方服務(wù)器監(jiān)控本地的硬件資源調(diào)配情況，并通過設(shè)置最大并發(fā)數(shù)控制測試環(huán)境容器的并行運行實例。