[发明专利]一种基于深度学习的人工智能平台系统

权利要求书

1.一种基于深度学习的人工智能平台系统，其特征在于，包括：

平台层，用于权限管理、分布式存储、GPU计算资源管理、分布式计算及训练和任务调度；

所述平台层包括：LDAP权限管理模块，用于账号系统的关联、HDFS数据访问权限控制和任务提交管理、计算资源的权限控制；HDFS模块，用于分布式存储训练任务依赖的数据；YARN模块，用于接收到训练任务的请求，负责对任务进行GPU资源的分配及任务调度管理和监控；API模块，所述API模块封装有资源管理、任务管理及监控的一系列接口，用于给账号系统调用及二次开发使用；GPU主机，用于提供GPU资源；

模型层，用于提供机器学习模型和深度学习模型；

所述模型层包括：卷积神经网络，所述卷积神经网络包括分类模型、目标检测模型、文字检测模型和实例分割模型；循环神经网络，所述循环神经网络包括LSTM/GRU循环神经模型、seq2seq模型和文字处理模型；SKLearn机器学习库，用于调用其中函数进行分类、回归、聚类和特征工程；

应用层，用于资源管理与监控、模型定义及训练、提供交互式变成环境、智能数据标注和模型导出及发布；

所述应用层包括：资源管理与监控模块，用于提供可视化的界面供用户了解整个系统的运行状况；模型定义及训练模块，用于定义模型、启动训练和评测模型；交互式变成环境模块，所述交互式变成环境模块为基于Jupyter Notebook的交互式编程环境，用于提供交互式变成环境；智能数据标注模块，所述智能数据标注模块为基于深度学习的智能标注系统，支持图片分类，目标检测，实例分割，文字检测和文字标注；模型导出及发布模块，用于模型导出及发布；web可视化界面。

2.如权利要求1所述的基于深度学习的人工智能平台系统，其特征在于，系统的运行状况包括CPU/GPU使用情况、内存及磁盘使用情况、各个训练任务使用资源的情况和异常监控。

3.如权利要求1所述的基于深度学习的人工智能平台系统，其特征在于，在模型定义及训练模块中：所述定义模型包括选择模型类型、选择模型、定义模型超参数和指定训练数据集；所述启动训练包括创建任务、并进入任务队列，分配GPU资源、启动训练以及查看训练输出和结果；所述评测模型包括查看模型评测结果以及调整参数重新训练模型。