[发明专利]机器学习存储库服务

权利要求书

1.一种计算机实现的方法，包括：

将多个机器学习算法和机器学习模型发布并且列出为所列存储库项目，其中每个所列存储库项目可供第三方请求者使用，并且每个列表包括对所列存储库项目所属类别的指示、应用程序编程接口(API)定义以及所列存储库项目的存储位置；

接收来自第三方请求者的对于所列存储库项目的请求，所述请求至少指示所列存储库项目的类别；

基于所述请求确定关于哪些所列存储库项目建议被使用的建议；

向所述请求者提供所述建议；

使所建议的所列存储库项目被添加到与所述第三方请求者相关联的机器学习流水线；

从所述第三方请求者接收分配资源以选择所建议的所列存储库项目中的至少一个来使用的请求；以及

利用所分配的资源来使用所选择的至少一个所建议的所列存储库项目执行任务。

2.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所选择的至少一个所建议的所列存储库项目用于作为机器学习模型的流水线的一部分被执行。

3.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述所列存储库项目中的每一者都为容器，并且所述所分配的资源是在硬件上执行的用于执行所述容器的虚拟机。

4.一种计算机实现的方法，包括：

接收来自第三方请求者的对于所列存储库项目的请求，所述所列存储库项目包括算法、模型或数据中的一者或多者，所述请求至少指示所述存储库项目的类别，并且存储库项目的每个列表包括对所列存储库项目所属的类别的指示以及所列存储库项目的存储位置；

基于所述请求确定关于哪些所列存储库项目建议被使用的建议；

向所述请求者提供所述建议；

使所建议的所列存储库项目被添加到与所述第三方请求者相关联的、用于机器学习的流水线；

接收分配资源以选择所建议的所列存储库项目中的至少一个来使用的请求；以及

利用所分配的资源来使用所选择的至少一个所建议的所列存储库项目执行任务。

5.如权利要求4所述的计算机实现的方法，其中所述任务是训练或推理中的一者。

6.如权利要求4所述的计算机实现的方法，其中所列存储库项目中的每一者都为容器，并且所分配的资源是在硬件上执行的用于执行所述容器的虚拟机。

7.如权利要求4所述的计算机实现的方法，所述方法还包括：

通过为包含机器学习代码的容器创建微服务、利用API包装所述微服务并且发布所包装的微服务的可用性来列出所述所列存储库项目。

8.如权利要求4所述的计算机实现的方法，所述方法还包括：

验证所述所列存储库项目并非恶意的。

9.如权利要求4所述的计算机实现的方法，其中所述所列存储库项目中的至少一个是从提供给源控制服务并被容器化的代码生成的。

10.如权利要求4所述的计算机实现的方法，其中作为算法的存储库项目的列表还包括以下各项中的一者或多者：所建议的用于训练所述算法的资源要求、所建议的训练数据以及所述类别中的相对使用。

11.如权利要求4所述的计算机实现的方法，其中作为模型的存储库项目的列表还包括以下各项中的一者或多者：所建议的使用所述模型的资源要求、所述模型的准确性、所述模型的延迟以及所述类别中的相对使用。

12.如权利要求4所述的计算机实现的方法，其中所述所选择的至少一个所建议的所列存储库项目用于作为所述流水线的一部分被执行。

13.如权利要求12所述的计算机实现的方法，所述方法还包括：

将所述所选择的至少一个所建议的所列存储库项目添加到所述流水线的所述部分中。