[发明专利]用于处理信息的方法和装置

说明书

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体涉及互联网技术领域，尤其涉及用于处理信息的方法和装置。

背景技术

目前，随着深度学习模型以及训练次数的增加，使用者需要对不同版本的深度学习模型的多次训练结果进行有效管理，否则在使用深度学习模型进行预测时，不能够准确地导入相应的深度学习模型，导致预测结果正确性存在一定风险，甚至有模型覆盖的风险，可能会导致模型丢失。因此，为每次训练所得的深度学习模型设置版本号，通过版本号实现对深度学习模型进行版本管理显得尤为重要。

发明内容

本申请的目的在于提出一种改进的用于处理信息的方法和装置，来解决以上背景技术部分提到的技术问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种用于处理信息的方法，该方法包括：响应于接收到针对待训练深度学习模型的描述信息，确定版本号，其中，上述待训练深度学习模型具有与之对应的训练数据集和训练脚本；运行上述训练脚本以基于上述训练数据集对上述待训练深度学习模型进行训练，得到预测模型；将上述版本号设置为上述预测模型的版本号，并保存上述预测模型。

在一些实施例中，上述方法还包括：响应于接收到针对上述预测模型的信息查看指令，呈现上述预测模型的特征信息；其中，上述特征信息包括以下至少一项：上述版本号、上述描述信息、训练时间，上述训练数据集、上述训练脚本。

在一些实施例中，上述方法还包括：响应于接收到针对上述预测模型的搜索用信息，呈现上述预测模型，其中，上述搜索用信息包括上述预测模型的以下任意一项：上述版本号、上述训练时间、上述描述信息中的关键字。

在一些实施例中，上述方法还包括：响应于接收到针对上述预测模型的编辑指令，基于上述编辑指令对上述预测模型执行编辑操作。

在一些实施例中，上述方法还包括：接收模型导入指令，其中，上述模型导入指令包括上述版本号；基于上述版本号导入上述预测模型。

在一些实施例中，上述确定版本号，包括：自动生成第一版本号；若接收到针对上述第一版本号的、包括第二版本号的修改指令，则确定上述第二版本号是否全局唯一，若是，则将上述第一版本号修改为上述第二版本号，并将上述第二版本号作为上述版本号。

在一些实施例中，提供自动保存功能；以及上述保存上述预测模型，包括：确定当前上述自动保存功能是否被开启；若是，则通过上述自动保存功能对上述预测模型进行保存。

在一些实施例中，上述保存上述预测模型，包括：响应于确定当前上述自动保存功能未被开启，进一步确定上述训练脚本中是否包括保存路径和保存名称；响应于确定上述训练脚本中包括上述保存路径和上述保存名称，将上述预测模型命名为上述保存名称，并将上述预测模型保存至上述保存路径下。

第二方面，本申请实施例提供了一种用于处理信息的装置，该装置包括：确定单元，配置用于响应于接收到针对待训练深度学习模型的描述信息，确定版本号，其中，上述待训练深度学习模型具有与之对应的训练数据集和训练脚本；训练单元，配置用于运行上述训练脚本以基于上述训练数据集对上述待训练深度学习模型进行训练，得到预测模型；保存单元，配置用于将上述版本号设置为上述预测模型的版本号，并保存上述预测模型。

在一些实施例中，上述装置还包括：第一呈现单元，配置用于响应于接收到针对上述预测模型的信息查看指令，呈现上述预测模型的特征信息；其中，上述特征信息包括以下至少一项：上述版本号、上述描述信息、训练时间，上述训练数据集、上述训练脚本。

在一些实施例中，上述装置还包括：第二呈现单元，配置用于响应于接收到针对上述预测模型的搜索用信息，呈现上述预测模型，其中，上述搜索用信息包括上述预测模型的以下任意一项：上述版本号、上述训练时间、上述描述信息中的关键字。

在一些实施例中，上述装置还包括：编辑单元，配置用于响应于接收到针对上述预测模型的编辑指令，基于上述编辑指令对上述预测模型执行编辑操作。

在一些实施例中，上述装置还包括：接收单元，配置用于接收模型导入指令，其中，上述模型导入指令包括上述版本号；导入单元，配置用于基于上述版本号导入上述预测模型。

在一些实施例中，上述确定单元包括：生成子单元，配置用于自动生成第一版本号；第一确定子单元，配置用于若接收到针对上述第一版本号的、包括第二版本号的修改指令，则确定上述第二版本号是否全局唯一，若是，则将上述第一版本号修改为上述第二版本号，并将上述第二版本号作为上述版本号。