[发明专利]基于k8s自动拓展强化学习任务调度方法、装置及系统

权利要求书

1.基于k8s自动拓展强化学习任务调度方法，其特征在于，包括：

k8s的API server接受用户提交的强化学习任务的请求，并创建高可用强化学习任务；其中，用户在提交强化学习任务时，指定资源总数和任务脚本；

k8s通过Autoscaler组件监控所述强化学习任务的状态，并判断资源充足情况；

当资源不足时，k8s通过API server删除工作节点并申请更多资源的个工作节点；

当资源过多时，k8s删除工作节点并申请更少资源的工作节点；

k8s将新的节点信息同步到Autoscaler组件。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述创建高可用强化学习任务为创建强化学习任务架构，所述架构主要包括工作节点和主节点；其中，

工作节点包括工作进程、调度器及对象存储；

主节点包括工作进程、调度器、对象存储、驱动及全局控制器；

所述工作进程，用于提交和执行强化学习任务；

所述调度器，用于资源管理；

所述对象存储，用于存储的管理。

所述驱动，用于执行整个强化学习任务的主程序；

所述全局控制器，用于基于键值对的数据库管理整个系统元数据信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，工作节点中的调度器为多个，所述多个调度器之间形成分布式调度器。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，工作节点中的对象存储为多个，所述多个对象存储之间形成分布式存储。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述元数据信息存储在分布式文件系统中。

6.基于k8s自动拓展强化学习任务调度装置，其特征在于，包括：

创建模块，用于k8s的API server接受用户提交的强化学习任务的请求，并创建高可用强化学习任务；

监控模块，用于k8s通过Autoscaler组件监控所述强化学习任务的状态；

判断模块，用于基于监控模块得到的状态，来判断资源充足情况；

处理模块，用于当资源不足时，k8s通过API server删除工作节点，并申请更多资源的个工作节点，或当资源过多时，k8s删除工作节点并申请更少资源的工作节点；

同步模块，用于k8s将新的节点信息同步到Autoscaler组件。

7.基于k8s自动拓展强化学习任务调度系统，其特征在于，所述系统包括至少一个处理器和存储器；

存储器，用于存储一个或多个程序指令；

处理器，用于运行一个或多个程序指令，执行如权利要求1所述的方法。

8.一种芯片，其特征在于，所述芯片与系统中的存储器耦合，使得所述芯片在运行时调用所述存储器中存储的程序指令，实现如权利要求1至5中一个或多个所述的方法。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括一个或多个程序指令，所述一个或多个程序指令可被如权利要求7所述的系统执行，以实现如权利要求1至5中一个或多个所述的方法。