[發明專利]一種自定義模型全流程管理方法

有效

• 申請號: 202210429981.6
• 申請日: 2022-04-22
• 公開（公告）號: CN114968329B
• 公開（公告）日: 2022-12-20
• 發明（設計）人: 柴磊;鄭先軍;陳茜
• 申請（專利權）人: 深圳市魔數智擎人工智能有限公司
• 主分類號: G06F8/71
• 分類號: G06F8/71;G06F8/76
• 代理公司: 北京冠和權律師事務所 11399
• 代理人: 萬晶晶

本發明屬于計算機及人工智能技術領域，公開了一種自定義模型全流程管理方法，對要接入的自定義模型進行在模型接入標準文件的定義下的統一技術接入標準；根據輸入特征參數、輸出結果、運行環境、特征工程、監控算子、重訓練方法和適配算法模型類型內容對自定義模型描述；根據模型接入標準文件，實現自定義模型運行前，運行中，運行后的全流程管理。本發明采用的自定義模型接入規范在技術接入標準上適配了現有常見的算法模型類型，使得不同的自定義模型能夠在同一平臺進行集中管理；同時引入了可自定義的流程管理辦法對接入的自定義模型進行統一管理。對算法模型從研發到上線等流程使用提供完整的可自定義流程管理技術。

技術領域

本發明屬于計算機及人工智能技術領域，尤其涉及一種自定義模型全流程管理方法。

背景技術

目前，在大數據和人工智能的發展中，算法模型的研發是各自獨立分散的，研發人員使用的研究環境也各不相同，研究環境可以分為操作系統、編程語言和工具包等；操作系統包含WINDOWS、LINUX等；編程語言包含JAVA、BASIC等；工具包包含Fresh IDE Portable等；為了使得這些研發的算法模型能夠快速地對外提供使用，以及對這些研發的算法模型進行有效的管理是非常重要的。由各個不同研究人員研發的算法模型，稱為自定義的算法模型。

現有算法模型的研發是獨立分散，研發環境也是各不相同，模型投入使用的環境和研發的環境難以有效管理，導致對分散的算法模型，缺少提供統一的集中式平臺管理，對模型缺少流程上的管理。

發明內容

針對現有技術存在的問題，本發明提供了一種自定義模型全流程管理方法。

本發明是這樣實現的，一種自定義模型全流程管理方法，包括：

對要接入的自定義模型進行在模型接入標準文件的定義下的統一技術接入標準；

模型接入標準文件包含模型配置、輸入和輸出、算法模型類型、運行環境、監控算子、重訓練方法、算法模型文件和算法模型依賴開發包描述信息；

根據輸入特征參數、輸出結果、運行環境、特征工程、監控算子、重訓練方法和適配算法模型類型內容對自定義模型描述；

根據輸入特征參數，對輸入特征工程處理；

根據算法模型類型和模型接入標準文件里描述的運行環境，支持離線的算法模型依賴開發包，離線的算法模型依賴開發包支持自定義模型的運行，支持在線的算法模型依賴開發包，支持聯網下載算法模型依賴開發包到運行環境，包含但不限于python包，java包的依賴開發包；

運行環境為模型運行所依賴的環境，包括需要構建的語言環境、依賴版本、及相關依賴包的安裝方式，不限于語言及版本、操作系統、數據庫系統、中間件、接口軟件、可能的性能監控與分析軟件環境及配置要求；

根據模型接入標準文件，實現自定義模型運行前，運行中，運行后的全流程管理。

可選的，具體包括以下步驟：

獲取自定義模型的技術標準和模型接入標準文件的技術標準，所述技術標準為：輸入特征參數、輸出結果、運行環境、特征工程、監控算子、重訓練方法和適配算法模型類型；

準備模型接入標準文件里描述的自定義模型運行環境，準備離線的算法模型依賴開發包，離線的算法模型依賴開發包支持自定義模型的運行，支持在線的算法模型依賴開發包，支持聯網下載算法模型依賴開發包到運行環境，包括不限于python包和java包的依賴開發包；

設置監控算子，支持自定義算子，采用對算法模型的穩定性的監控的算子對算法模型性能指標評估的算子；

運行自定義模型；

根據模型接入標準文件的技術標準，輸入自定義模型的輸入特征參數；