[发明专利]一种模型组合方法及装置

说明书

在本申请实施例提供的模型组合方法及装置中，根据现存问题的问题性质，将所述现存问题拆分为多个子问题；从模型数据库中获得与所述多个子问题中的每个子问题分别对应的AI模型；将多个所述AI模型进行组合，获得组合后的模型组。根据问题性质来对现存问题进行拆分，然后从模型数据库中获得AI模型，然后对AI模型进行组合，获得组合后的模型组，由于本申请实施例提供的模型组合方法可以根据现存问题的具体类型生成能解决该问题的相应的模型组，与现有技术相比，使得解决问题的AI模型的灵活性更强，提高了资源利用率。

技术领域

本申请涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种模型组合方法及装置。

背景技术

人工智能(AI)在越来越多细分领域里展现了它的能力，通过大量数据的学习，它能够很好的在所学习的领域内对未来的数据做出预测。与此同时，AI也有着很明确的能力范围。对于人类将要处理的复杂事情，可以将复杂事情具体化、确定化，然后利用AI在每个小的、确定的领域里较好地完成工作。

如果面对的是一个或少量几个固定的问题，那么可以逐个将这些问题需要用的AI模型都预先分别打包，成为解决不同固定问题的模型，然后分别部署应用。

但是如果面向的是来自不同领域的不同问题时，以及随时出现的新问题时，这样打包模型，就会是大量重复的、类似的工作。此外，预先打包模型，会导致模型固化，失去了模型的灵活性，无法根据各个模型实际需要的吞吐量分配资源，资源利用率相对较低。

申请内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种模型组合方法及装置。

第一方面，本申请实施例提供了一种模型组合方法，所述方法包括：根据现存问题的问题性质，将所述现存问题拆分为多个子问题；从模型数据库中获得与所述多个子问题中的每个子问题分别对应的AI模型；将多个所述AI模型进行组合，获得组合后的模型组。

在一个可能的设计中，所述根据现存问题的问题性质，将所述现存问题拆分为多个子问题，包括：从多个问题性质中选择一种问题性质；判断现存问题能否根据上述选择的问题性质进行拆分；若是，则根据所述问题性质从所述现存问题拆分出多个子问题；将拆分出多个子问题以后的现存问题作为新的现存问题，并跳转至步骤“从多个问题性质中选择一种问题性质”，直到多个问题性质中的所有问题性质均被判断过为止。

在一个可能的设计中，在所述从模型数据库中获得与所述多个子问题中的每个子问题分别对应的AI模型之后以及所述将多个所述AI模型进行组合，获得组合后的模型组之前，所述方法还包括：对多个所述AI模型的输入和输出进行标准化处理。

在一个可能的设计中，将多个所述AI模型进行组合，获得组合后的模型组，包括：将多个所述AI模型中的每个AI模型填充进树形结构中；将填充后的树形结构作为所述组合后的模型组。

在一个可能的设计中，在所述获得组合后的模型组之后，所述方法还包括：对所述树形结构的模型组进行遍历，从而执行所述模型组中的多个AI模型，获得执行结果；将所述执行结果返回给上一AI模型，从而在所述树形结构的根节点获得所述执行结果。

第二方面，本申请实施例提供了一种模型组合装置，所述装置包括：子问题拆分模块，用于根据现存问题的问题性质，将所述现存问题拆分为多个子问题；AI模型获得模块，用于从模型数据库中获得与所述多个子问题中的每个子问题分别对应的AI模型；模型组获得模块，用于将多个所述AI模型进行组合，获得组合后的模型组。

在一个可能的设计中，所述子问题拆分模块包括：问题性质选择子模块，用于从多个问题性质中选择一种问题性质；问题性质判断子模块，用于判断现存问题能否根据上述选择的问题性质进行拆分；问题性质拆分子模块，用于根据所述问题性质从所述现存问题拆分出多个子问题；步骤跳转子模块，用于将拆分出多个子问题以后的现存问题作为新的现存问题，并跳转至步骤“从多个问题性质中选择一种问题性质”，直到多个问题性质中的所有问题性质均被判断过为止。