[发明专利]对机器学习模型进行编译处理的方法、编译器及服务器在审
| 申请号： | 201811544275.6 | 申请日： | 2018-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN109669701A | 公开（公告）日： | 2019-04-23 |
| 发明（设计）人： | 柴磊;许靖;张正旭;尹帅 | 申请（专利权）人： | 深圳魔数智擎科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F8/41 | 分类号： | G06F8/41;G06N99/00 |
| 代理公司： | 深圳市铭粤知识产权代理有限公司 44304 | 代理人： | 孙伟峰;武岑飞 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山区前海深港合作区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了对机器学习模型进行编译处理的方法。所述方法包括：训练机器学习模型，并获取机器学习模型的属性信息；对所述机器学习模型的属性信息进行编译，以形成源文件；对所述源文件进行压缩打包，以形成包括所述源文件的压缩包。本发明通过以不同的计算机语言同时编译机器学习模型，编译后形成的各种与机器学习模型对应的源文件可以针对性地应用于不同的平台上，从而实现机器学习模型在不同平台上快速部署的目的。此外，本发明还实现了模型训练、编译和模型打分预测相分离，从而可以节省服务器的资源。 | ||
| 搜索关键词： | 机器学习模型 编译 源文件 属性信息 服务器 计算机语言 快速部署 模型训练 训练机器 压缩打包 编译器 相分离 压缩包 预测 应用 学习 | ||
【主权项】：
1.一种对机器学习模型进行编译处理的方法，其特征在于，所述方法包括：训练机器学习模型，并获取机器学习模型的属性信息；对所述机器学习模型的属性信息进行编译，以形成源文件；对所述源文件进行压缩打包，以形成包括所述源文件的压缩包。
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