[发明专利]深度学习模型发布方法及装置

说明书

本发明提供了深度学习模型发布方法及装置。所述深度学习模型发布方法包括：接收第一用户的模型生成事件信息，将所述模型生成事件信息存储至数据库；将所述模型生成事件信息发送至第二用户；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，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。通过在网络平台上完全自动化的发布深度学习训练模型，从而不仅可以大幅缩短发布时间，提升深度学习系统模型发布效率；同时，由于零人工参与发布，极大地节省了人工成本和运维成本。

技术领域

本发明涉及模型发布领域，特别涉及一种深度学习模型发布方法及装置。

背景技术

随着人工智能和大数据的兴起，深度学习技术在很多领域得到了广泛应用，比如计算机视觉、图像处理、自然语言处理、信息分类、搜索、推荐以及大数据等领域，都发挥了巨大的推动作用。

很多网络平台都推出了基于深度神经网络算法(Deep Neural Network，DNN)的推荐和搜索服务，这种推荐和搜索服务通常是通过在网络平台中内置深度学习模型来实现，这些模型需要由技术人员进行训练，并发布到平台上，供用户使用。

目前在网络平台上进行模型发布时，一类是采用全人工方式，即模型和样本均采用离线文件进行管理，训练得到的模型采用全人工手动方式进行模型发布；另一类采用半自动方式，即将模型传给运维工程师，运维工程师再通过脚本方式进行模型发布。以上两种模型发布方式，其发布过程均严重依赖人工，且无法做到及时、自动化模型发布，因此人工成本高、实时性差，费时低效，不利于大规模商用。

发明内容

本发明实施例提供了一种深度学习模型发布方法及装置，能够解决模型发布流程严重依赖人工、费时低效的问题，能够提高模型发布效率。

一方面，提供了一种深度学习模型发布方法，包括：

接收第一用户的模型生成事件信息，将所述模型生成事件信息存储至数据库；

将所述模型生成事件信息发送至第二用户；

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，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。

一方面，提供了一种深度学习模型发布装置，包括：

接收模块，用于接收第一用户的模型生成事件信息，将所述模型生成事件信息存储至数据库；

发送模块，用于将所述模型生成事件信息发送至第二用户；

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；

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。

一方面，提供了一种计算机设备，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上述深度学习模型发布所执行的操作。

一方面，提供了一种计算机可读存储介质，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上述深度学习模型发布所执行的操作。

本公开提供的深度学习模型发布方法及装置，通过在网络平台上完全自动化的发布深度学习训练模型，从而不仅可以大幅缩短发布时间，提升深度学习系统模型发布效率；同时，由于零人工参与发布，极大地节省了人工成本和运维成本。

附图说明