[发明专利]机器学习训练方法及系统

说明书

本发明提供一种机器学习训练方法及系统。该机器学习训练方法包括：根据预先获取的配置文件生成训练任务；根据训练任务和预先获取的训练数据得到训练模型；根据预先获取的服务流程将训练模型发布为模型服务。本发明可以自动训练模型，支持模型发布，简化模型训练流程，降低模型训练成本。

技术领域

本发明涉及机器学习技术领域，具体地，涉及一种机器学习训练方法及系统。

背景技术

机器学习的训练过程存在数据源复杂，技术难，参数调整需要大量建模经验，训练环境不易准备等诸多困难。对于普通软件从业人员甚至经验不足的建模人员而言，训练一个可以投入项目使用的模型需要很高的成本，且现有的机器学习训练不支持模型发布。

发明内容

本发明实施例的主要目的在于提供一种机器学习训练方法及系统，以自动训练模型，支持模型发布，简化模型训练流程，降低模型训练成本。

为了实现上述目的，本发明实施例提供一种机器学习训练方法，包括：

根据预先获取的配置文件生成训练任务；

根据训练任务和预先获取的训练数据得到训练模型；

根据预先获取的服务流程将训练模型发布为模型服务。

本发明实施例还提供一种机器学习训练系统，包括：

训练任务单元，用于根据预先获取的配置文件生成训练任务；

训练模型单元，用于根据训练任务和预先获取的训练数据得到训练模型；

模型服务单元，用于根据预先获取的服务流程将训练模型发布为模型服务。

本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现所述的机器学习训练方法的步骤。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现所述的机器学习训练方法的步骤。

本发明实施例的机器学习训练方法及系统先根据预先获取的配置文件生成训练任务，再根据训练任务和预先获取的训练数据得到训练模型，然后根据预先获取的服务流程将训练模型发布为模型服务，以自动训练模型，支持模型发布，简化模型训练流程，降低模型训练成本。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一实施例中机器学习训练方法的流程图；

图2是本发明实施例中机器学习训练系统的结构框图；

图3是本发明实施例中计算机设备的结构框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本领域技术人员知道，本发明的实施方式可以实现为一种系统、装置、设备、方法或计算机程序产品。因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，或者硬件和软件结合的形式。