[发明专利]一种人工智能框架下的模型建设运营服务方法及系统

权利要求书

1.一种人工智能框架下的模型建设运营服务方法，其特征在于，包括：

获取训练完成的模型，根据所述模型的相关参数在模型运营服务系统中进行注册；

上传所述模型的训练代码至所述模型运营服务系统中的GIT库；

所述模型运营服务系统中的模型部署模块获取模型代码，并通过所述模型代码对所述模型进行部署；

对部署后的模型进行模型灰度验证，验证成功的模型正式上线。

2.如权利要求1所述的一种人工智能框架下的模型建设运营服务方法，其特征在于，所述验证成功的模型正式上线之后还包括：

实时获取模型运行数据，将所述运行数据与预设数据进行对比，判断所述模型是否出现衰退现象；若是，则对所述模型进行迭代优化；若否，则继续运行所述模型。

3.如权利要求2所述的一种人工智能框架下的模型建设运营服务方法，其特征在于，所述对所述模型进行迭代优化，包括：

根据实际场景重新建立训练模型，得到新模型；

将衰退模型下线处理后，上传所述新模型至模型运营服务系统。

4.如权利要求1所述的一种人工智能框架下的模型建设运营服务方法，其特征在于，所述对部署后的模型进行模型灰度验证包括：

验证模型信息、模型的输入及输出的血缘关系、模型性能指标。

5.一种人工智能框架下的模型建设运营服务系统，其特征在于，包括：

注册模块，用于获取训练完成的模型，根据所述模型的相关参数在模型运营服务系统中进行注册；

代码上传模块，用于上传所述模型的训练代码至所述模型运营服务系统中的GIT库；

模型部署模块，用于所述模型运营服务系统中的模型部署模块获取模型代码，并通过所述模型代码对所述模型进行部署；

模型验证模块，用于对部署后的模型进行模型灰度验证，验证成功的模型正式上线。

6.如权利要求5所述的一种人工智能框架下的模型建设运营服务系统，其特征在于，还包括：

模型迭代模块，用于实时获取模型运行数据，将所述运行数据与预设数据进行对比，判断所述模型是否出现衰退现象；若是，则对所述模型进行迭代优化；若否，则继续运行所述模型。

7.如权利要求6所述的一种人工智能框架下的模型建设运营服务系统，其特征在于，所述模型迭代模块，还用于：

根据实际场景重新建立训练模型，得到新模型；

将衰退模型下线处理后，上传所述新模型至模型运营服务系统。

8.如权利要求6所述的一种人工智能框架下的模型建设运营服务系统，其特征在于，所述模型部署模块，还用于：

验证模型信息、模型的输入及输出的血缘关系、模型性能指标。

9.一种模型运营服务系统，其特征在于，包括：

模型注册单元，通过所述模型注册单元对完成模型训练后需要部署上线的模型信息进行注册；

模型部署单元，通过所述模型部署单元对注册后的模型进行部署；

模型Git库单元，用于存储模型的训练代码；

模型性能检测单元，通过所述模型性能检测单元查看上线模型的性能指标运行数据，在模型出现衰退或模型运行状态异常时采取相应措施，保障模型的稳定运行和最优效果。

10.如权利要求9所述的一种模型运营服务系统，其特征在于，还包括：

模型信息查询单元，通过所述模型信息查询单元查询上线模型的参数信息；

模型部署API服务单元，用于接收到模型部署请求后从模型Git库单元中获取模型代码；

模型输入输出单元，用于查看上线模型的输入数据与输出数据。