本發(fā)明提供一種人工智能框架下的模型建設(shè)運(yùn)營服務(wù)方法及系統(tǒng),其中方法包括:獲取訓(xùn)練完成的模型,根據(jù)所述模型的相關(guān)參數(shù)在模型運(yùn)營服務(wù)系統(tǒng)中進(jìn)行注冊;上傳所述模型的訓(xùn)練代碼至所述模型運(yùn)營服務(wù)系統(tǒng)中的GIT庫;所述模型運(yùn)營服務(wù)系統(tǒng)中的模型部署模塊獲取模型代碼,并通過所述模型代碼對所述模型進(jìn)行部署;對部署后的模型進(jìn)行模型灰度驗證,驗證成功的模型正式上線;實時獲取模型運(yùn)行數(shù)據(jù),將所述運(yùn)行數(shù)據(jù)與預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對比,判斷所述模型是否出現(xiàn)衰退現(xiàn)象;若是,則對所述模型進(jìn)行迭代優(yōu)化;若否,則繼續(xù)運(yùn)行所述模型。本發(fā)明大幅簡化模型部署上線流程,提高模型部署效率,減少人工操作,降低模型運(yùn)營成本。
聲明:
“一種人工智能框架下的模型建設(shè)運(yùn)營服務(wù)方法及系統(tǒng)” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
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