申请/专利权人：广州华多网络科技有限公司

申请日：2022-09-27

公开（公告）日：2023-01-13

公开（公告）号：CN115599396A

主分类号：G06F8/60

分类号：G06F8/60;G06F8/61;G06F8/36;G06N20/00;G06N3/10

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.02.07#实质审查的生效;2023.01.13#公开

摘要：本申请涉及一种机器学习模型部署方法及其装置、设备、介质、产品，所述方法包括：获取包含多个组件的机器学习模型的编排文件，所述编排文件包括部署所述机器学习模型的过程中的多个有序环节相对应的多个任务的描述信息；根据所述编排文件中各个有序环节的描述信息，有序生成相应的任务执行指令，响应各个任务执行指令而执行相应有序环节的部署任务，完成所述机器学习模型的各个组件在容器支持框架的部署；启动所述机器学习模型相对应的代理服务，用于响应外部请求而调用所述容器支持框架中的机器学习模型，获得相应的处理结果应答该外部请求。通过编排文件，可以实现多组件结构的机器学习模型的自动化和可配置化的快速部署，提升部署效率。

主权项：1.一种机器学习模型部署方法，其特征在于，包括：获取包含多个组件的机器学习模型的编排文件，所述编排文件包括部署所述机器学习模型的过程中的多个有序环节相对应的多个任务的描述信息；根据所述编排文件中各个有序环节的描述信息，有序生成相应的任务执行指令，响应各个任务执行指令而执行相应有序环节的部署任务，完成所述机器学习模型的各个组件在容器支持框架的部署；启动所述机器学习模型相对应的代理服务，用于响应外部请求而调用所述容器支持框架中的机器学习模型，获得相应的处理结果应答该外部请求。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广州华多网络科技有限公司 机器学习模型部署方法及其装置、设备、介质、产品

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