[发明专利]分布式设备使用机器学习模型聚合系统

说明书

本发明提供了分布式设备使用机器学习模型聚合系统。该系统中，模型存储平台中存储有多个机器学习模型，模型使用设备可以通过向模型分配平台发送模型使用请求来获得模型存储平台中的相应机器学习模型，从而使得模型使用设备可以方便地获得想要使用的、已有的机器学习模型，模型使用设备获得机器学习模型之后，可以根据需要对机器学习模型进行利用；因而，采用上述技术方案，使得模型使用设备不需要自己从头开始设计机器学习模型，节省了机器学习模型的开发时间，使得全民的机器学习模型得到充分的共享使用；并且，模型使用设备对应的使用信息可以聚合到中间设备、以及分析处理平台，实现重要信息的聚合。

技术领域

本发明涉及机器学习技术领域，特别涉及分布式设备使用机器学习模型聚合系统。

背景技术

在机器学习技术领域，机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。

现有技术中，不同的公司会根据自身的需求设计相应的机器学习模型，而实际上，有很多机器学习模型是不需要重复开发的，如果能够方便地获取别人开发的已有机器学习模型来为己所用，对于机器学习模型的开发速度会是很大的提高。而现有技术中，缺少一种能够方便地让用户快速获取已开发成功的机器学习模型的技术。

发明内容

本发明提供一种分布式设备使用机器学习模型聚合系统。

本发明实施例提供一种分布式设备使用机器学习模型聚合系统，包括模型存储平台、模型分配平台、多个模型使用设备、多个中间处理设备和分析处理平台，其中：

模型存储平台，用于存储多个机器学习模型；

模型分配平台，用于根据模型使用设备发送来的模型使用请求，从所述模型存储平台获取与所述模型使用请求匹配的机器学习模型，并将所述匹配的机器学习模型发送给所述模型使用设备；

多个模型使用设备，分散布置于不同的地址位置处，每个模型使用设备用于向所述模型分配平台发送模型使用请求，获取所述模型分配平台返回的机器学习模型，对所述机器学习模型进行使用，生成对所述机器学习模型的模型使用信息，将所述模型使用信息根据使用时间分成多个模型使用信息段，将每个模型使用信息段发送给该个模型使用信息段相应的中间处理设备；

多个中间处理设备，分散布置于不同的地址位置处，每个中间处理设备用于获取相应的模型使用设备发送来的模型使用信息段进行存储；将模型使用信息段对应的预设信息发送给所述分析处理平台；

所述分析处理平台，用于对所述中间处理设备发送来的预设信息进行处理。

在一个实施例中，上述系统还包括：

所述模型使用信息包括：模型使用设备对机器学习模型的细粒度使用日志，细粒度使用日志包括在每个预设时间点对机器学习模型的使用日志。

在一个实施例中，上述系统还包括：

后台管理平台，用于为每个模型使用设备配置相应的中间处理设备，每个模型使用设备对应至少两个中间处理设备；每个中间处理设备对应至少两个模型使用设备；并建立模型使用设备与相应的中间处理设备之间的数据传输链接；

其中，不同的中间处理设备可对应同一个模型使用设备；不同的模型使用设备可对应同一个中间处理设备。

在一个实施例中，所述模型使用设备将所述模型使用信息根据使用时间分成多个模型使用信息段，将每个模型使用信息段发送给该个模型使用信息段相应的中间处理设备，包括:

所述模型使用设备按照使用时间先后顺序，将模型使用信息分割为N个模型使用信息段；每个模型使用信息段对应的使用时间段中的时间为连续使用时间；