[发明专利]一种人工智能模型部署系统在审

专利信息
申请号: 202011229229.4 申请日: 2020-11-06
公开(公告)号: CN112241256A 公开(公告)日: 2021-01-19
发明(设计)人: 潘晓光;潘哲;王小华;尚方信;焦璐璐;令狐彬 申请(专利权)人: 山西三友和智慧信息技术股份有限公司
主分类号: G06F8/20 分类号: G06F8/20;G06F11/36;G06F16/215;G06F21/62;G06N20/00
代理公司: 太原荣信德知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 14119 代理人: 杨凯;连慧敏
地址: 030000 山西省*** 国省代码: 山西;14
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摘要:
搜索关键词: 一种 人工智能 模型 部署 系统
【说明书】:

发明属于软件开发管理技术领域,具体涉及一种人工智能模型部署系统,包括数据管理模块、算法和软件开发模块、工程部署计算机硬件模块,所述算法和软件开发模块分别通过通信连接有数据管理模块、工程部署计算机硬件模块,所述算法和软件开发模块内设置有算法开发子模块、软件开发子模块,所述算法开发子模块与软件开发子模块连接。本发明完整的提供了人工智能算法开发和部署框架,实现了从开发到工程落地的完整流程。在算法开发阶段,需要使用到的工具流程和开发过程,从而帮助开发人员快速验证算法和思路。在算法落地阶段,开发人员可以快速高效的将算法移植到对应的平台上。本发明用于人工智能模型的部署。

技术领域

本发明属于软件开发管理技术领域,具体涉及一种人工智能模型部署系统。

背景技术

随着人工智能技术的发展,各种各样的人工智能技术层出不穷,极大提升了算法的效果,带来了更多的商业落地场景和智能产品,为生活带来了更多的便利。在开发一个商业化的人工智能产品时,AI算法只是其中的一部分,数据的采集,处理和标注;模型的训练,验证和部署也是很重要的一部分。除此之外,针对不同的算力平台,还需要对模型进行加速和优化。当前,为提升整体算法的效果和更新迭代速度,对人工智能开发系统模块化,自动化,流程化的要求越来越高。对于在不同平台上落地的AI算法,可以进行针对性的优化和差异化的部署,充分调动硬件的算力,保证算法效果的稳定性,增强产品的效果,提升算法开发人员的开发效率。

现有技术存在的问题或者缺陷:现有的算法开发框架,更关注模型训练和验证阶段,对其他环节的支持有限,并不能满足算法落地时对数据管理,模型训练和部署差异化的具体要求。

发明内容

针对上述现有的算法开发框架不能满足算法落地时对数据管理、模型训练和部署差异化的技术问题,本发明提供了一种效率高、使用方便、误差小的人工智能模型部署系统。

为了解决上述技术问题,本发明采用的技术方案为:

一种人工智能模型部署系统,包括数据管理模块、算法和软件开发模块、工程部署计算机硬件模块,所述算法和软件开发模块分别通过通信连接有数据管理模块、工程部署计算机硬件模块,所述数据管理模块用于对算法开发和算法落地的全部阶段进行数据处理以及权限管制,所述工程部署计算机硬件模块通过模型转换工具将算法和软件开发模块完成的架构和算法模型匹配到目标运算平台,所述算法和软件开发模块内设置有算法开发子模块、软件开发子模块,所述算法开发子模块与软件开发子模块连接。

所述数据管理模块包括数据获取子模块、数据清洗子模块、数据处理子模块、数据存储子模块,所述数据获取子模块通过通信连接有数据清洗子模块,所述数据获取子模块获取原始数据源,所述数据清洗子模块通过通信连接有数据处理子模块,所述数据处理子模块通过通信连接有数据存储子模块。

所述数据存储子模块设置一种或多种相互独立的储存单元。

所述数据管理模块内设置有数据权限管理子模块。

所述算法开发子模块包括基准模型单元、模型训练单元、验证测试单元、输出单元,所述基准模型单元与模型训练单元连接,所述模型训练单元与验证测试单元连接,所述验证测试单元与输出单元连接,所述基准模型单元内设置有至少两种预训练基准算法模型,所述模型训练单元设置有可视化监督工具,所述验证测试单元根据模型效果进行反复迭代同时更新算法。

所述软件开发子模块包括软件构架搭建单元、开发算法接口、测试和脚本单元,所述软件构架搭建单元与开发算法接口连接,所述开发算法接口与测试和脚本单元连接,所述软件构架搭建单元根据产品的业务和使用逻辑完成软件整体层面的架构,所述开发算法接口与算法开发子模块的输出单元连接,所述开发算法接口适配算法开发子模块的定型算法,所述测试和脚本单元用于软件和算法的测试和脚本保存。

本发明与现有技术相比,具有的有益效果是:

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