[发明专利]深度学习模型发布方法及装置

权利要求书

1.一种深度学习模型发布方法，其特征在于，包括：

在第一用户训练得到模型后，接收所述第一用户发送的所述模型的模型生成事件信息；

基于所述第一用户和第二用户之间联动的运行逻辑，在接收到所述第一用户发送的所述模型生成事件信息后，直接触发将所述模型生成事件信息发送至所述第二用户；

当接收到所述第二用户的预发布指令时，基于测试机和所述预发布指令中携带的已生成模型的模型生成事件信息，对目标网盘中已存储的所述已生成模型进行预发布，所述目标网盘中的已生成模型为所述第一用户上传的；

当所述已生成模型的运行情况符合第一预设条件时，将所述已生成模型发布至目标平台。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当所述已生成模型的运行情况符合第一预设条件时，将所述已生成模型发布至目标平台，包括：

当所述已生成模型的运行情况符合第一预设条件时，基于目标样本集对所述已生成模型进行评估，当评估结果符合第二预设条件时，将所述已生成模型发布至目标平台。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于测试机和所述预发布指令中携带的所述已生成模型的模型生成事件信息，对所述目标网盘中已存储的所述已生成模型进行预发布包括：

将所述模型生成事件信息发送至所述测试机，由所述测试机根据所述模型生成事件信息，在所述目标网盘中查找所述已生成模型；

控制所述测试机将查找到的所述已生成模型进行预发布。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述已生成模型发布至所述目标平台包括：

向所述目标平台发送发布指令，所述发布指令中至少包括所述已生成模型的模型名称、路径信息和版本号，由所述目标平台将所述已生成模型添加至目标代码位置。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述已生成模型发布至目标平台之后，所述方法还包括：

监控所述已生成模型在预设时间内是否发布成功，如果发布未成功，向所述第一用户发送发布失败通知。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述已生成模型发布至目标平台之后，所述方法还包括：

当接收到回滚指令时，从所述目标网盘中确定目标版本的模型，将所述已生成模型回滚至所述目标版本。

7.根据权利要求1至权利要求6中任一项所述的方法，其特征在于，所述模型生成事件信息至少包括已生成模型的模型名称、模型在目标网盘中的路径信息和版本号。

8.一种深度学习模型发布装置，其特征在于，包括：

接收模块，用于在第一用户训练得到模型后，接收所述第一用户发送的所述模型的模型生成事件信息；

发送模块，用于基于所述第一用户和第二用户之间联动的运行逻辑，在接收到所述第一用户发送的所述模型生成事件信息后，直接触发将所述模型生成事件信息发送至所述第二用户；

预发布模块，用于当接收到所述第二用户的预发布指令时，基于测试机和所述预发布指令中携带的已生成模型的模型生成事件信息，对目标网盘中已存储的所述已生成模型进行预发布，所述目标网盘中的已生成模型为所述第一用户上传的；

发布模块，用于当所述已生成模型的运行情况符合第一预设条件时，将所述已生成模型发布至目标平台。

9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令，所述指令由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至权利要求7任一项所述的深度学习模型发布方法所执行的操作。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条指令，所述指令由处理器加载并执行以实现如权利要求1至权利要求7任一项所述的深度学习模型发布方法所执行的操作。