[发明专利]一种加速AI模型部署的方法和设备

权利要求书

1.一种加速AI模型部署的方法，其特征在于，应用于包括多个节点的P2P网络中，该方法包括：

在待部署的机器上设置基于P2P算法的传输工具；

将所述机器作为一个新的节点加入到P2P网络中；

将待部署的AI模型的数据进行分片，以将所述数据分为多个数据片；

基于Chord算法作分布式协调获取所述P2P中各所述节点和各所述数据片；

确定每个所述数据片的特征码，其中，不同的所述数据片对应不同的所述特征码；

在Chord环上存储所述特征码，以基于所述传输工具通过所述Chord环上的所述特征码完成所述AI模型在所述机器上的部署。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述机器作为一个新的节点加入到P2P网络中，包括：

对所述机器进行鉴权；

若鉴权通过，则通过鉴权的所述机器作为一个新的节点加入到P2P网络中。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

若鉴权不通过，则基于未通过鉴权的所述机器的信息生成提示信息。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述鉴权是使用所述P2P网络中的一个或多个所述节点完成的。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据片的大小为240KB-280KB之间的任意值。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征码为hash code。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，完成所述AI模型在所述机器上的部署所需要的时间基于以下公式来确定：

是基于P2P算法完成所述AI模型在所述机器上的部署的时间；

F是需要传输的数据大小；n是需要传输的份数；u_s是所述节点作为服务器上传的速率；d_min是所述节点作为客户端下载的速率；u_i是P2P的传输速率。

8.一种加速AI模型部署的设备，其特征在于，应用于包括多个节点的P2P网络中，该设备包括：

设置模块，用于在待部署的机器上设置基于P2P算法的传输工具；

加入模块，用于将所述机器作为一个新的节点加入到P2P网络中；

分片模块，用于将待部署的AI模型的数据进行分片，以将所述数据分为多个数据片；

获取模块，用于基于Chord算法作分布式协调获取所述P2P中各所述节点和各所述数据片；

确定模块，用于确定每个所述数据片的特征码，其中，不同的所述数据片对应不同的所述特征码；

部署模块，用于在Chord环上存储所述特征码，以基于所述传输工具通过所述Chord环上的所述特征码完成所述AI模型在所述机器上的部署。

9.根据权利要求8所述的设备，其特征在于，所述加入模块，包括：

鉴权模块，用于对所述机器进行鉴权；

处理模块，用于当鉴权通过时，通过鉴权的所述机器作为一个新的节点加入到P2P网络中。

10.根据权利要求8所述的设备，其特征在于，还包括：

提示模块，用于若鉴权不通过，则基于未通过鉴权的所述机器的信息生成提示信息。