[发明专利]一种基于Vue的AI应用可视化编排方法有效

专利信息
申请号: 202011518264.8 申请日: 2020-12-21
公开(公告)号: CN112685011B 公开(公告)日: 2022-06-07
发明(设计)人: 叶孙龙;钟家顺;周志武;徐增慧;钟清江 申请(专利权)人: 福建新大陆软件工程有限公司
主分类号: G06F8/20 分类号: G06F8/20;G06F8/34;G06F9/445;G06N20/00
代理公司: 福州市鼓楼区京华专利事务所(普通合伙) 35212 代理人: 范小清
地址: 350000 福建省福州*** 国省代码: 福建;35
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 vue ai 应用 可视化 编排 方法
【说明书】:

发明提供了AI建模技术领域的一种基于Vue的AI应用可视化编排方法,包括如下步骤:步骤S10、创建一画布,并在所述画布上添加若干个流程节点,配置各所述流程节点的节点参数;步骤S20、基于所述节点参数自动匹配表单组件;步骤S30、基于所述表单组件以及流程节点创建流程图结构;步骤S40、基于所述流程图结构以及画布尺寸对各流程节点进行自动编排,生成AI流程图;步骤S50、设置所述AI流程图的工作模式,基于所述工作模式运行AI流程图。本发明的优点在于:极大的提升了AI应用编排的效率。

技术领域

本发明涉及AI建模技术领域,特别指一种基于Vue的AI应用可视化编排方法。

背景技术

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI,是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。近年来,AI技术快速发展,越来越多元化的AI技术成果竞相涌现并运用到生活中,如图像识别、语音识别等。AI就其本质而言,是对人的思维的信息处理过程的模拟。现代电子计算机中利用统计学等方法对特定场景下记录的特征数据经特征分析后,选择模型及算法建立AI模型并进行训练,评估并生成一个预测模型,在相似场景下使用预测模型进行场景预测,这样的过程称为AI建模。

AI建模流程可使用流程图工具进行辅助,并完成AI模型的数据准备、数据预处理、划分数据集、配置模型、训练模型、评估优化、模型应用等工作,尤其在WEB应用中开放AI建模的功能,便于用户创建自己的AI模型及完成相应的工作。

随着AI应用编排朝业务化、多元化、复杂化、专业化发展,传统上用于AI建模(AI建模流程编排/AI应用编排)的Vue组件库由于仅提供基础功能,如基本节点元素、连接线元素、节点基本信息、基础画布等,已无法满足用户各式各样的需求,导致用户进行AI应用编排时的效率低下,例如JSPlumb、X-Flowchar-Vue、GoJs、GooFlow、VFD等插件库。

因此,如何提供一种基于Vue的AI应用可视化编排方法,实现提升AI应用编排的效率,成为一个亟待解决的问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题,在于提供一种基于Vue的AI应用可视化编排方法,实现提升AI应用编排的效率。

本发明是这样实现的:一种基于Vue的AI应用可视化编排方法,包括如下步骤:

步骤S10、创建一画布,并在所述画布上添加若干个流程节点,配置各所述流程节点的节点参数;

步骤S20、基于所述节点参数自动匹配表单组件;

步骤S30、基于所述表单组件以及流程节点创建流程图结构;

步骤S40、基于所述流程图结构以及画布尺寸对各流程节点进行自动编排,生成AI流程图;

步骤S50、设置所述AI流程图的工作模式,基于所述工作模式运行AI流程图。

进一步地,所述步骤S1O具体为:

通过G6图可视化引擎创建一画布,并在所述画布上添加若干个流程节点,配置各所述流程节点的节点参数;所述节点参数至少包括节点名称、参数类型、参数名以及参数名对应的默认值;所述参数名至少包括CPU配额、GPU配额、内存配额、镜像、数据源、超时时间、重试次数、标签列、输入、输出以及特征列。

进一步地,所述步骤S2O具体为:

基于所述节点参数的参数类型自动匹配表单组件,并以所述参数名作为匹配的表单组件的表单属性名;所述表单组件至少包括文本输入框、数值输入框、单选框、复选框、文本域输入框、下拉选择器、开关、穿梭框、数据集组件、FTP源组件、SQL脚本编辑组件以及表格组件。

进一步地,所述步骤S3O具体为:

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