[发明专利]数据分析处理系统及其在线模型部署方法

权利要求书

1.一种数据分析处理系统的在线模型部署方法，其特征在于，包括：

基于检测到的用于部署算法模型的用户操作，进行算法模型发布，并在用户界面中显示发布的算法模型，以供使用所述数据分析处理系统的预设用户访问和/或调用发布的算法模型；所述预设用户包括所述数据分析处理系统的其他用户和/或所述数据分析处理系统的下游系统用户；

所述进行算法模型发布的步骤包括：

获取待发布的算法模型，所述待发布的算法模型为：进行训练后的算法模型；

验证待发布的算法模型是否为可发布的算法模型；

当待发布的算法模型为可发布的算法模型时，进行算法模型发布；

所述验证待发布的算法模型是否为可发布的算法模型的步骤包括：

根据待发布的算法模型的元数据，确定调试特征，所述调试特征为输入变量；

获取用户设置的调试特征的值；

根据用户设置的调试特征的值，对待发布的算法模型进行调试；

当调试通过时，确定待发布的算法模型为可发布的算法模型；

其中，所述对待发布的算法模型进行调试包括：验证所述待发布的算法模型的有效性；

所述验证所述待发布的算法模型的有效性包括：判断所述待发布的算法模型能否基于所述调试特征的值计算出的结果，且所述计算出的结果符合预期。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待发布的算法模型的步骤包括：

显示用于模型部署的用户界面，所述用于模型部署的用户界面中显示有至少一个供用户选择的算法模型；

获取用户在所述用于模型部署的用户界面中选择的算法模型，作为待发布的算法模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述进行算法模型发布的步骤包括：

将算法模型存储至共享存储中；

为算法模型建立容器的镜像。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述共享存储为网络文件系统NFS和/或分布式文件系统Ceph。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述进行算法模型发布的步骤还包括：

将算法模型的信息存储至数据库中。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户界面中显示的发布的算法模型包括部署成功的算法模型和部署失败的算法模型，其中，部署成功的算法模型能够被调用，部署失败的算法模型不能够被调用。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述用于模型部署的用户界面中显示的算法模型为一工作流中的模型训练模块输出的算法模型；所述工作流包括数据模块和所述模型训练模块，所述数据模块用于输出待训练的数据，所述模型训练模块用于根据设置的算法模型的参数和输入的待训练的数据对算法模型进行训练，并输出训练结果，当所述训练结果符合目标结果时，输出当前算法模型。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述显示用于模型部署的用户界面的步骤包括：

从所述模型训练模块输出的多个内容中，获取预设文件格式的算法模型；

在所述用于模型部署的用户界面中显示获取的预设文件格式的算法模型。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述预设文件格式为预测模型标记语言PMML文件格式。

10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述获取预设文件格式的算法模型的步骤包括：

筛选出后缀符合预设文件格式的算法模型；

对筛选出的算法模型进行解析，确定筛选出的算法模型是否为预设文件格式的算法模型；

对预设文件格式的算法模型进行解析，得到算法模型的元数据。