[发明专利]具有多个处理任务的条件执行的机器学习模型

权利要求书

1.一种方法，包括：

在包括共有部分和任务特定部分的经训练的机器学习模型处接收输入数据；

接收识别一个或多个要执行的处理任务的执行指令；

使用所述经训练的机器学习模型的所述共有部分处理所述输入数据以产生中间数据；以及

基于所述执行指令使用所述经训练的机器学习模型的所述任务特定部分中的一者或多者处理所述中间数据，以产生一个或多个输出。

2.根据权利要求1所述的方法，其中基于所述执行指令使用所述经训练的机器学习模型的所述任务特定部分中的所述一者或多者处理所述中间数据包括评估针对所述经训练的机器学习模型的所述任务特定部分中的每一者的条件指令以确定是否启动所述经训练的机器学习模型的所述任务特定部分中的每一者的执行。

3.根据权利要求1所述的方法，其中基于所述执行指令使用所述经训练的机器学习模型的所述任务特定部分中的所述一者或多者处理所述中间数据包括基于所述执行指令引起所述经训练的机器学习模型的所述任务特定部分中的一者或多者的执行。

4.根据权利要求1所述的方法，其中基于所述执行指令使用所述经训练的机器学习模型的所述任务特定部分中的所述一者或多者处理所述中间数据包括基于所述执行指令抑制所述经训练的机器学习模型的所述任务特定部分中的一者或多者的执行。

5.根据权利要求1所述的方法，其中基于所述执行指令使用所述经训练的机器学习模型的所述任务特定部分中的所述一者或多者处理所述中间数据包括仅加载所述经训练的机器学习模型的所述任务特定部分中的由所述执行指令所识别的所述一者或多者。

6.根据权利要求1所述的方法，其中基于所述执行指令使用所述经训练的机器学习模型的所述任务特定部分中的所述一者或多者处理所述中间数据包括卸载所述经训练的机器学习模型的所述任务特定部分中的至少一部分。

7.根据权利要求1所述的方法，还包括：

基于所述执行指令定义包括所述经训练的机器学习模型的所述共有部分和所述经训练的机器学习模型的所述任务特定部分中的所述一者或多者的线性执行顺序，其中使用所述经训练的机器学习模型的所述共有部分处理所述输入数据和使用所述经训练的机器学习模型的所述任务特定部分中的所述一者或多者处理所述中间数据是根据所述线性执行顺序执行的。

8.根据权利要求1所述的方法，其中所述经训练的机器学习模型的所述任务特定部分中的所述一者或多者包括所述经训练的机器学习模型的第一任务特定部分和所述经训练的机器学习模型的第二任务特定部分，并且基于所述执行指令使用所述经训练的机器学习模型的所述任务特定部分中的所述一者或多者处理所述中间数据包括顺序地执行所述经训练的机器学习模型的所述第一任务特定部分和所述经训练的机器学习模型的所述第二任务特定部分。

9.根据权利要求1所述的方法，其中所述经训练的机器学习模型的所述任务特定部分中的所述一者或多者包括所述经训练的机器学习模型的第一任务特定部分和所述经训练的机器学习模型的第二任务特定部分，并且基于所述执行指令使用所述经训练的机器学习模型的所述任务特定部分中的所述一者或多者处理所述中间数据包括并行地执行所述经训练的机器学习模型的所述第一任务特定部分和所述经训练的机器学习模型的所述第二任务特定部分。

10.一种系统，包括：

存储器；以及

处理器，所述处理器被配置为执行存储在所述存储器中的指令，其中所述指令在被所述处理器执行时使得所述处理器：

在包括共有部分和任务特定部分的经训练的机器学习模型处接收输入数据；

接收识别一个或多个要执行的处理任务的执行指令；

使用所述经训练的机器学习模型的所述共有部分处理所述输入数据以产生中间数据；以及

基于所述执行指令使用所述经训练的机器学习模型的所述任务特定部分中的一者或多者处理所述中间数据，以产生一个或多个输出。