[发明专利]一种代码生成的机器学习模型全流程自动部署方法及系统

权利要求书

1.一种代码生成的机器学习模型全流程自动部署方法，其中，所述方法包括：

获得第一机器学习模型的全流程步骤信息；

根据所述全流程步骤信息，获得单个步骤的数据处理算子；

获得第一线上软件，基于所述第一线上软件的环境信息，获得第一线上软件环境；

根据所述数据处理算子和所述第一线上软件环境，生成第一字符串模板；

通过提取所述数据处理算子中训练好的参数输入所述第一字符串模板进行渲染，生成单步骤代码文本；

根据所述全流程步骤信息，生成第一部署结构；

获得所述第一机器学习模型的第一模型复杂度；

当所述第一模型复杂度大于预设模型复杂度，获得第一标记指令；

根据所述第一标记指令对所述第一部署结构进行字符串标记；

根据所述字符串标记的标记完成状态感应信息进行遍历自检，根据自检结果进入下一处理单元；

根据所述第一部署结构，构建第一通用预测模板，其中，所述第一通用预测模板用于串联所述全流程步骤信息；

根据所述第一部署结构，生成第一部署字符串；

将所述第一部署字符串对所述全流程步骤中每个步骤进行字符串标识，获得全流程标识步骤，其中，所述全流程标识步骤呈序列排序且每个步骤具有唯一标识；

根据所述全流程标识步骤，获得代码文本映射标识；

根据所述代码文本映射标识对所述单步骤代码文本进行对应映射标识；

将所述单步骤代码文本输入所述第一通用预测模板进行部署，获得第一部署结果，其中，所述第一部署结果为模型预测结果；

获得第一预设代码语言选择库；

根据所述第一预设代码语言选择库，获得第一部署代码语言；

基于所述第一部署代码语言将所述第一部署结果在所述第一线上软件中进行导入，部署第一线上服务；

获得所述第一线上服务的第一接口；

判断所述第一接口是否接收第一实时请求信息，其中，所述第一实时请求信息为用户的模型预测请求；

当所述第一接口接收所述第一实时请求信息，获得所述模型预测结果。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述全流程步骤信息，获得单个步骤的数据处理算子，所述方法还包括：

获得所述第一机器学习模型的第一模型类别；

根据所述第一模型类别获得模型的第一训练参数；

通过对所述第一训练参数进行参数预处理，获得第一预处理结果；

根据所述第一预处理结果，构建第一操作函数，其中，所述第一操作函数为将所述第一训练参数填入所述全流程步骤中每个步骤的函数。

3.如权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述全流程步骤信息，获得单个步骤的数据处理算子，所述方法还包括：

根据所述第一线上软件环境，获得第一程序语言类别；

根据所述第一程序语言类别，获得语言规范特征数据集；

根据所述语言规范特征数据集构建第一语言规范检测模型，其中，所述第一语言规范检测模型通过多组训练数据训练至收敛获得；

根据所述第一语言规范检测模型对所述数据处理算子进行检测。