[发明专利]机器学习模型的调参方法、装置、设备及系统

权利要求书

1.一种机器学习模型的调参方法，其特征在于，所述方法包括：

提供第一图形配置界面，接收通过所述第一图形配置界面输入的被确定用于所述机器学习模型的机器学习算法、评估指标及所述机器学习算法对应参数优化的调参算法；

提供第二图形配置界面，接收通过所述第二图形配置界面输入的所述调参算法对应的调参配置项；

在调参任务使用所述调参算法对应的调参配置项对所述机器学习算法进行参数优化的过程中，实时获取所述调参算法的调参结果信息；

以图表形式展示所述调参算法的调参结果信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

在进行所述参数优化的过程中，实时输出所述调参任务对应的调参结果信息并保存到日志中。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述实时获取所述调参算法的调参结果信息包括：

在进行所述参数优化的过程中，从所述日志中获取历史调参任务对应的调参配置项及调参结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述方法还包括：

接收在所述第一图形配置界面对所述调参算法的调参配置项进行更改的请求；

基于所述请求更改所述调参算法的调参配置项。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，在当前调参任务结束并开始下一次的调参任务之前，所述方法还包括：

查询所述调参算法的调参配置项是否被更改；

在所述调参算法的调参配置项被更改的情况下，基于更改的所述调参配置项启动下一次的调参任务，以使所述调参任务使用更改的所述调参配置项对所述机器学习算法进行参数优化。

6.根据权利要求3所述的方法，其中，在所述以图表形式展示所述调参算法的调参结果信息之前，所述方法还包括：

轮询获取所述日志的特定标志行，以获取所述调参算法的调参结果信息；

对获取的所述调参结果信息进行解析及图形化处理。

7.一种机器学习模型的调参装置，其特征在于，包括：

第一交互模块，用于提供第一图形配置界面，接收通过所述第一图形配置界面输入的被确定用于所述机器学习模型的机器学习算法、评估指标及所述机器学习算法对应参数优化的调参算法；

第二交互模块，用于提供第二图形配置界面，接收通过所述第二图形配置界面输入的所述调参算法对应的调参配置项；

获取模块，用于在调参任务使用所述调参算法对应的调参配置项对所述机器学习算法进行参数优化的过程中，实时获取所述调参算法的调参结果信息；

展示模块，用于以图表形式展示所述调参算法的调参结果信息。

8.一种包括至少一个计算装置和至少一个存储装置的设备，其中，所述至少一个存储装置用于存储指令，所述指令用于控制所述至少一个计算装置执行根据权利要求1至6中任一项所述的方法；或者，所述设备通过所述计算装置和所述存储装置实现根据权利要求7所述的装置。

9.一种计算机可读存储介质，其中，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的方法。

10.一种运行机器学习过程的系统，包括模型训练装置和权利要求7所述的机器学习模型的调参装置，其中，

所述机器学习模型的调参装置用于生成机器学习算法的优化参数；

所述模型训练装置用于根据具有所述优化参数的机器学习算法对所述机器学习模型进行训练。