[发明专利]模型文件的管理方法和终端设备有效
申请号: | 201980039130.7 | 申请日: | 2019-11-01 |
公开(公告)号: | CN112262556B | 公开(公告)日: | 2022-01-21 |
发明(设计)人: | 苏庆;杨鋆源;印文帅;谷岳;万柯 | 申请(专利权)人: | 华为技术有限公司 |
主分类号: | H04L67/06 | 分类号: | H04L67/06;H04L67/1097;G06F3/06 |
代理公司: | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人: | 朱颖;臧建明 |
地址: | 518129 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 模型 文件 管理 方法 终端设备 | ||
本申请实施例提供一种模型文件的管理方法和终端设备,其中,模型文件的管理方法包括:终端设备从服务器接收目标模型文件包的存储地址;终端设备根据目标模型文件包的存储地址,获取目标模型文件包;其中,目标模型文件包是根据终端设备本地存储的模型文件包的参数与服务器管理的模型文件包的参数确定的。在AI领域中,应用程序可以通过AI模型文件实现特定的功能。通过将应用程序与AI模型文件解耦合,终端设备对通用的模型文件进行集中管理,减小了模型文件在终端设备上的冗余存储,节省了终端设备的资源。
本申请要求于2018年11月01日提交中国专利局、申请号为201811298105.4的中国专利申请以及于2019年04月24日提交中国专利局、申请号为201910336055.2的中国专利申请的优先权,其全部内容通过引用结合在本申请中。
技术领域
本申请实施例涉及通信技术领域,尤其涉及一种模型文件的管理方法和终端设备。
背景技术
随着智能终端的普及和应用,大量解决生活、工作问题的计算机应用程序(Application,APP)被开发出来。APP运行在智能终端的硬件和软件环境中。而且,随着人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术的不断发展,深度学习越来越成为AI领域成熟可靠的方法。在深度学习算法中,构建深层的网络结构,训练网络参数,这些网络参数在不同的平台中会以不同格式的模型文件保存下来。各种APP也越来越多的应用这些模型文件,从而实现特定功能。
目前,模型文件通常打包在APP文件包中。当APP有变更需求或者模型文件有变更需求时,整个APP打包文件会一起变更。但是,模型文件通常较大,这样就导致APP打包文件较大,浪费了终端资源。
发明内容
本申请实施例提供一种模型文件的管理方法和终端设备,减小了模型文件在终端设备上的冗余存储,节省了终端设备的资源。
第一方面,本申请实施例提供一种模型文件的管理方法,包括:终端设备从服务器接收目标模型文件包的存储地址,根据所述目标模型文件包的存储地址,获取所述目标模型文件包;其中,所述目标模型文件包是根据所述终端设备本地存储的模型文件包的参数与所述服务器管理的模型文件包的参数确定的。
在一种可能的设计中,所述终端设备从服务器接收目标模型文件包的存储地址之前,还包括:所述终端设备获取所述目标模型文件包的参数,根据目标模型文件包的参数,向服务器发送第一请求,所述第一请求用于请求所述目标模型文件包。
在一种可能的设计中,所述终端设备获取所述目标模型文件包的参数,包括:所述终端设备接收服务器发送的K个模型文件包的参数,所述K为正整数,根据本地存储的模型文件包的参数,从所述K个模型文件包的参数中确定所述目标模型文件包的参数。
在一种可能的设计中,所述目标模型文件包的参数包括所述目标模型文件包的标识,所述第一请求包括所述目标模型文件包的标识,所述目标模型文件包的标识用于所述服务器获取所述目标模型文件包的存储地址。
在一种可能的设计中,所述模型文件包的参数包括第一类参数和第二类参数;其中,第一类参数的匹配优先级高于第二参数的匹配优先级。所述终端设备根据本地存储的模型文件包的参数,从所述K个模型文件包的参数中确定所述目标模型文件包的参数,包括:当本地存储的模型文件包的第一类参数与所述K个模型文件包中N个模型文件包的第一类参数相匹配时,所述终端设备根据所述本地存储的模型文件包的第二类参数以及所述N个模型文件包的第二类参数,确定所述目标模型文件包的参数,N为小于等于K的正整数。
在一种可能的设计中,所述第二类参数包括多个子参数,每个子参数的匹配优先级不同。所述终端设备根据所述本地存储的模型文件包的第二类参数以及N个模型文件包的第二类参数,确定所述目标模型文件包的参数,包括:所述终端设备根据各个子参数的匹配优先级的顺序,对所述本地存储的模型文件包的第二类参数以及N个模型文件包的第二类参数进行匹配,以确定所述目标模型文件包的参数。
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