[发明专利]一种人工智能模型标准化训练平台及自动化系统

摘要

本发明提出一种人工智能模型标准化训练平台及自动化系统，所述训练平台以及自动化系统，基于Python(程序设计语言)开发，使用Docker(应用容器引擎)虚拟化技术部署到带有GPU(图形处理器)的服务器上，采用TCP/IP(网络传输协议)协议进行通讯，应用在机器学习领域，支持主流深度学习(DeepLearning，DL)TensorFlow、PyTorch、Caffe、Keras、Theano等框架；用户只需在客户端上点击按钮或者使用一些脚本命令，即可自动上传代码，下载数据使用GPU(图形处理器)训练自己的模型，并且完成模型评估和自动优化迭代；在训练模型的整个过程上，本发明提供了一套运行系统，来保证人工智能模型训练过程的自动化、标准化、专业化，节省时间，简化步骤。

主权项

1.一种人工智能模型标准化训练平台，所述人工智能模型标准化训练平台包括至少一个客户端，所述客户端包括人机交互的用户界面，所述用户界面包括数据下载组件、本地调试组件、提交训练组件、本地调试日志记录组件以及训练日志切换组件，其特征在于：所述数据下载组件连接至后台服务器，与所述后台服务器的数据库连接；所述数据下载组件连接的后台服务器中包括数据预学习与数据预迁移模块；所述数据预学习模块用于根据用户要训练的模型的目标数据，从所述后台服务器的数据库中获取预学习数据；通过所述预学习数据建立一个预模拟模型，通过所述预模拟模型输出训练数据；通过所述数据预迁移模块，将所述输出的训练数据进行标注后，作为用户要训练的模型的调试训练数据集，供用户通过所述数据下载组件下载使用；所述客户端与所述后台服务器之间连接镜像加速通道，使用镜像加速通道，在本地客户端上快速安装模型训练所需的全部依赖数据包，同时加载安装Python环境。