[发明专利]用于推送信息的方法和装置

说明书

本申请实施例公开了用于推送信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：接收客户端发送的模型获取请求，其中，模型获取请求包括模型类别标识；对预存的来源于客户端的硬件资源信息进行分析，确定硬件资源信息所归属的目标设备是否包括第一预设硬件资源；响应于确定目标设备包括第一预设硬件资源，基于模型类别标识和硬件资源信息，获取经训练后的、归属于模型类别标识所指示的模型类别的、适用于目标设备中的第一预设硬件资源的目标模型；将目标模型推送给客户端。该实施方式通过向客户端推送有针对性的模型，可以使目标设备的硬件资源得到充分利用，有效地避免了资源竞争。

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，具体涉及用于推送信息的方法和装置。

背景技术

人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、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。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

随着人工智能的不断发展，现有的终端设备上也可以部署各种模型以用于进行本地推断。目前，终端设备上使用的模型一般是在服务端完成训练而后下发至终端设备的。服务端向终端设备下发的模型通常不是基于终端设备的硬件资源优化的模型。

发明内容

本申请实施例提出了用于推送信息的方法和装置。

第一方面，本申请实施例提供了一种用于推送信息的方法，该方法包括：接收客户端发送的模型获取请求，其中，模型获取请求包括模型类别标识；对预存的来源于客户端的硬件资源信息进行分析，确定硬件资源信息所归属的目标设备是否包括第一预设硬件资源；响应于确定目标设备包括第一预设硬件资源，基于模型类别标识和硬件资源信息，获取经训练后的、归属于模型类别标识所指示的模型类别的、适用于目标设备中的第一预设硬件资源的目标模型，将目标模型推送给客户端。

在一些实施例中，硬件资源信息包括目标设备中的第一预设硬件资源的标识信息；以及基于模型类别标识和硬件资源信息，获取经训练后的、归属于模型类别标识所指示的模型类别的、适用于目标设备中的第一预设硬件资源的目标模型，包括：从预设的与模型类别标识对应的模型集合中获取与第一预设硬件资源相关联的模型作为待推送模型，其中，模型集合中的模型是经训练后的模型，模型集合中存在与第一预设硬件资源相关联的模型；对待推送模型进行分析，确定待推送模型是否已被分配给标识为标识信息中的标识的第一预设硬件资源；响应于确定待推送模型没有被分配给标识为标识信息中的标识的第一预设硬件资源，将待推送模型的数量作为第一数量，将目标设备中的第一预设硬件资源的数量作为第二数量，基于第一数量和第二数量，在目标设备中的第一预设硬件资源中为待推送模型分配对应的第一预设硬件资源，基于经分配第一预设硬件资源后的待推送模型生成目标模型。

在一些实施例中，基于第一数量和第二数量，在目标设备中的第一预设硬件资源中为待推送模型分配对应的第一预设硬件资源，包括：若第一数量小于第二数量，则按照第一预设硬件资源的标识由小到大的顺序，将待推送模型分别分配给目标设备中的前第一数量个第一预设硬件资源中的不同的第一预设硬件资源。

在一些实施例中，基于第一数量和第二数量，在目标设备中的第一预设硬件资源中为待推送模型分配对应的第一预设硬件资源，还包括：若第一数量等于第二数量，则将待推送模型分别分配给目标设备中的不同的第一预设硬件资源。

在一些实施例中，基于第一数量和第二数量，在目标设备中的第一预设硬件资源中为待推送模型分配对应的第一预设硬件资源，还包括：若第一数量大于第二数量，则确定第一数量是否能被第二数量整除；响应于确定第一数量能被第二数量整除，将待推送模型划分成第二数量个组，将划分出的同一组中的待推送模型分配给目标设备中的同一个第一预设硬件资源，其中，不同组中的待推送模型被分配给不同的第一预设硬件资源。