[发明专利]算法模型部署上线方法和装置

说明书

本发明公开了算法模型部署上线方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：审查待部署的算法模型，审查通过后将所述算法模型合并至待部署的服务架构，生成预发版本包；通过预发布的测试环境对所述预发版本包进行模型验证；基于验证通过的所述预发版本包实现算法模型部署上线。该实施方式将算法模型与服务架构解耦，能够实现算法模型的自动敏捷上线，从而及时更新推荐预测服务的算法模型，上线流程简单，上线效率高、风险低。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及算法模型部署上线方法和装置。

背景技术

随着互联网技术的发展，个性化推荐已经成为重要的吸引用户流量的手段。当前的推荐架构进行了技术革新——推荐预测服务项目。该服务可以根据活动、用户本身等实时调节推荐结果，并且可以设置实验位，通过少量真实流量来评估算法模型是否准确。为了保证预测服务的优越性，即能够推出更为合适的结果，算法模型需要频繁上线进行验证调优。

现有技术算法模型进行调整时，需要将算法模型合并入预测服务架构，然后进行预测服务整体上线。

在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：

(1)无法支持频繁上线，造成推荐预测服务的算法模型无法及时更新；

(2)通过开发、测试和运维等人员进行人工上线，上线风险高；

(3)每次上线都需要将待部署的算法模型合并入预测服务架构，然后进行预测服务整体上线，上线流程繁琐，上线效率低。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种算法模型部署上线方法和装置，能够实现算法模型的自动敏捷上线，从而及时更新推荐预测服务的算法模型，上线流程简单，上线效率高、风险低。

为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种算法模型部署上线方法，包括：

审查待部署的算法模型，审查通过后将所述算法模型合并至待部署的服务架构，生成预发版本包；

通过预发布的测试环境对所述预发版本包进行模型验证；

基于验证通过的所述预发版本包实现算法模型部署上线。

可选地，所述审查待部署的算法模型包括：获取待部署的算法模型的算法模型文件；对所述算法模型文件进行预编译，生成算法模型的模型代码；对所述模型代码进行单元测试，测试通过后对所述模型代码进行代码走读。

可选地，所述算法模型文件包括：模型文件、特征重要性文件、特征文件和说明文件。

可选地，所述生成预发版本包，包括：按照预设周期检测所述待部署的服务架构；当检测到所述服务架构中有新合并的算法模型时，根据合并后的服务架构进行编译以生成预发版本包。

可选地，所述通过预发布的测试环境对所述预发版本包进行模型验证之前，还包括：向用户发送测试提示消息；接收用户基于所述测试提示消息输入的配置信息；基于所述配置信息生成所述预发布的测试环境。

可选地，所述基于验证通过的所述预发版本包实现算法模型部署上线，包括：

按照如下步骤将所述预发版本包部署至待部署设备中：探活，以确认待部署设备中用于运行待部署算法模型的进程可用；下载新模型，以将所述预发版本包下载至所述待部署设备；解压新模型，以解压下载的预发版本包；拷贝新模型，以安装解压后的预发版本包；同步配置，以同步所述算法模型的配置文件；

将线上流量切换至所述预发版本包对应的算法模型的实验位，以实现所述算法模型的预发版本包的上线。

可选地，所述下载新模型之前，还包括：删除旧模型，以从所述待部署设备中删除所述预发版本包对应的算法模型的旧版本包。