[发明专利]一种基于云服务器的人工智能模型部署方法

说明书

本发明提供一种基于云服务器的人工智能模型部署方法，信息采集，传感器端采集并发送采集信息，智能控制端采集历史运行数据；训练模型生成，云服务器端接收采集信息与所述历史运行数据，并将采集信息与所述历史运行数据导入训练得到训练模型；模型部署，将训练模型直接部署至智能控制端，智能控制端导入采集信息运行训练模型。本发明大大释放云服务器端的运算处理的压力，即云服务器端只需负责数据的收集与模型的生成，而将模型的运行处理过程完全下放至智能控制端，为大规模大数量集群的智能控制端的优化控制与智能控制提供可能。本发明构思巧妙，逻辑合理，符合人工智能发展要求。

技术领域

本发明涉及人工智能应用领域，尤其涉及一种基于云服务器的人工智能模型部署方法。

背景技术

“物联网”(Internet of Things)指的是将各种信息传感设备，如射频识别(RFID)装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等种种装置与互联网结合起来而形成的一个巨大网络。其目的是让所有的物品都与网络连接在一起，方便识别和管理。最近物联网的概念兴起有其背后的积极推动因素，从而使得市场形成了一个相对统一的预期，物联网市场至少有万亿以上的市场空间。

首先，于2012年9月1日，中国移动董事长在中国台湾访问时提及“物联网”的发展及中国移动介入这一巨大市场的决心；之后，9月13日左右，工业和信息化部相关负责人发表讲话，我国传感网标准体系已形成初步框架，向国际标准化组织提交的多项标准提案被采纳，传感网标准化工作已经取得积极进展。经国家标准化管理委员会批准，全国信息技术标准化技术委员会组建了传感器网络标准工作组。“互联网+物联网＝智慧地球”-大西洋彼岸的美国提出“智慧地球”的经济振兴战略。IBM认为建设智慧地球需要三个步骤：首先，各种创新的感应科技开始被嵌入各种物体和设施中，从而令物质世界被极大程度的数据化。第二，随着网络的高度发达，人、数据和各种事物都将以不同方式联入网络。第三，先进的技术和超级计算机则可以对这些堆积如山的数据进行整理、加工和分析，将生硬的数据转化成实实在在的洞察，并帮助人们做出正确的行动决策。

现有物联网(IOT)设备绝大部分都是基于嵌入式单片机系统，运算能力以及存储量非常有限，一般只能按照事先预设好的程序运行，无法满足复杂的智能化场景需求。而现有的人工智能、机器学习、深度学习系统构架依赖于GPU、云服务器等复杂昂贵的设备来进行大数据分析处理。随着IOT设备呈指数级别的爆发式增长，按照目前的人工智能系统构架来对上亿数量级别的IOT设备进行智能化控制无论从技术还是成本的角度考虑都是不现实的。目前急需一种能够有效解决上述物联网IOT智能化问题的方法。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于云服务器的人工智能模型部署方法，本发明区别于传统的训练模型与根据训练模型进行数据处理都在云服务器端处理的模式，大大释放云服务器端的运算处理的压力，为大规模大数量集群的智能控制端的优化控制与智能控制提供可能。

本发明提供一种基于云服务器的人工智能模型部署方法，包括以下步骤：

信息采集，传感器端采集并发送采集信息，智能控制端采集历史运行数据；

训练模型生成，云服务器端接收所述采集信息与所述历史运行数据，并将所述采集信息与所述历史运行数据导入训练得到训练模型；

模型部署，将所述训练模型直接部署至智能控制端，所述智能控制端导入所述采集信息运行所述训练模型。

进一步地，所述部署方式包括烧录或在线部署。

进一步地，还包括步骤：网络信息采集，云服务器端根据训练模型的类型在互联网上获取关联的网络信息，所述网络信息与所述采集信息一起导入训练生成训练模型。

进一步地，所述智能控制端接收所述云服务器端发送的所述网络信息与所述采集信息；所述智能控制端将所述网络信息与所述采集信息导入所述训练模型中运行。