[发明专利]将学习模型集成到软件开发系统中

权利要求书

1.一种方法，所述方法包括：

确定第一格式的机器学习模型包括足够的数据以符合第二格式的特定模型规范，所述第二格式对应于与集成开发环境(IDE)兼容的第二格式；

将所述机器学习模型变换为与所述特定模型规范兼容的变换的机器学习模型；

生成用于所述变换的机器学习模型的代码接口和代码，所述代码接口包括面向对象的编程语言中的代码语句，所述代码语句对应于表示所述变换的机器学习模型的对象；并且

提供所述生成的代码接口和所述生成的代码用于在所述IDE中显示，所述IDE允许修改所述生成的代码接口和所述代码。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

接收对应于调用由用于所述变换的机器学习模型的所述代码提供的函数的附加代码。

3.根据权利要求2所述的方法，还包括：

将用于所述变换的机器学习模型的所述代码接口、所述代码和所述附加代码编译成编译的机器学习模型，其中编译包括生成用于所述面向对象的编程语言的目标代码；以及

将所述编译的机器学习模型作为软件包的一部分发送至目标计算设备的运行环境以用于执行。

4.根据权利要求3所述的方法，其中将用于所述变换的机器学习模型的所述代码接口、所述代码和用于所述变换的机器学习模型的所述附加代码编译成所述编译的机器学习模型还包括：

将对应于用于所述变换的机器学习模型的所述代码接口、所述代码和所述附加代码的目标代码进行组合。

5.根据权利要求3所述的方法，还包括：

对用于所述变换的机器学习模型的所述代码接口、所述代码和所述附加代码执行预处理，其中所述预处理还包括：

索引用于所述变换的机器学习模型的所述代码接口、所述代码以及所述附加代码。

6.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述第一格式的所述机器学习模型包括足够的数据以符合所述特定模型规范包括：

确定所述机器学习模型是否缺少转换成面向对象的代码所需的数据。

7.根据权利要求1所述的方法，其中生成用于所述变换的机器学习模型的所述代码接口和所述代码还包括：

生成用于执行所述变换的机器学习模型的操作的函数，所述函数包括以面向对象的编程语言编写的代码。

8.根据权利要求7所述的方法，其中所述函数还包括对应于与所述变换的机器学习模型相关联的机器学习数据的输入变量。

9.根据权利要求1所述的方法，其中生成用于所述变换的机器学习模型的所述代码接口和所述代码还包括：

确定所述机器学习模型所使用的输入数据类型；以及

基于所述输入数据类型来确定用于变换的机器学习模型的目标数据类型，其中所述输入数据类型不同于所述目标数据类型。

10.根据权利要求1所述的方法，其中生成用于所述变换的机器学习模型的所述代码接口和所述代码还包括：

确定用于所述机器学习模型的硬件或处理需求，所述硬件或处理需求包括指示GPU、CPU、ASIC或云计算服务的信息。

11.根据权利要求1所述的方法，其中生成用于所述变换的机器学习模型的所述代码接口和所述代码还包括：

生成对应于包括在所述机器学习模型中的机器学习原语的数据对象。

12.根据权利要求1所述的方法，其中生成用于所述变换的机器学习模型的所述代码接口和所述代码还包括：

将函数调用映射到所述变换的机器学习模型所需的输入数据类型，所述输入数据类型包括输入矢量或矩阵。

13.根据权利要求1所述的方法，还包括：

对所述变换的机器学习模型进行标记，以指示所述机器学习模型已被变换为所述特定模型规范，其中标记包括将标识符分配给所述变换的机器学习模型。