一种人工智能服务系统及其实现人工智能服务的方法技术方案

本发明专利技术提供了一种人工智能服务系统及其实现人工智能服务的方法，系统包括：云计算平台、用户终端及具有雾计算节点的雾计算集群；云计算平台训练人工智能模型，并将训练的人工智能模型下发至雾计算节点；雾计算节点在接收到人工智能模型时，对人工智能模型进行压缩处理以形成目标人工智能模型；在接收到与其相连的用户终端发送的部署请求时，将目标人工智能模型发送至用户终端；用户终端向与其相连的雾计算节点发送部署请求；接收并部署雾计算节点发送的目标人工智能模型；将待处理数据集输入目标人工智能模型，并接收人工智能模型对待处理数据集进行处理后输出的第一处理结果。通过本发明专利技术的技术方案，可更为安全的实现人工智能服务。

An AI service system and its implementation method for AI services

The invention provides an artificial intelligence service system and a method for realizing the artificial intelligence service. The system comprises a cloud computing platform, a user terminal and a fog computing cluster with fog computing nodes; a cloud computing platform trains an artificial intelligence model, and sends the trained artificial intelligence model to the fog computing node; and a fog computing node. When the AI model is received, the AI model is compressed to form the AI model; when the deployment request is received from the user terminal connected with the AI model, the AI model is sent to the user terminal; the user terminal sends the deployment request to the fog computing node connected with the AI model; The target artificial intelligence model sent by the fog computing node is collected and deployed, and the data set to be processed is input into the target artificial intelligence model, and the first processing result of the data set to be processed by the artificial intelligence model is received. Through the technical proposal of the invention, the artificial intelligence service can be realized more safely.

【技术实现步骤摘要】
一种人工智能服务系统及其实现人工智能服务的方法
本专利技术涉及计算机
，特别涉及一种人工智能服务系统及其实现人工智能服务的方法。
技术介绍
随着云计算与大数据的告诉发展，通过训练出人工智能模型提供人工智能服务的应用也已在各行各业日渐普及。目前，人工智能模型通常在云计算平台进行训练并部署，实现在线人工智能服务，即用户可通过用户终端将需要处理的数据集发送至云计算平台，使得部署在云计算平台的人工智能模型能够对相应的数据集进行处理，并向用户终端反馈处理结果。通过上述方式实现人工智能服务时，由于云计算平台的访问用户较多，部署在云计算平台的人工智能模型可能受到入侵者的恶意更改，发布至云计算平台的数据集也更容易发生数据泄漏，人工智能服务的安全性较低。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种人工智能服务系统及其实现人工智能服务的方法，可更为安全的实现人工智能服务。第一方面，本专利技术提供了一种人工智能服务系统，包括：云计算平台、雾计算集群以及至少一个用户终端；其中，所述雾计算集群包括至少两个雾计算节点；每一个所述雾计算节点均与所述云计算平台相连；每一个所述雾计算节点分别与至少一个所述用户终端相连；每一个所述用户终端分别与至少一个所述雾计算节点相连；所述云计算平台，用于训练人工智能模型，并将训练的所述人工智能模型下发至至少一个目标雾计算节点；所述雾计算节点，用于在接收到所述云计算平台下发的所述人工智能模型时，对所述人工智能模型进行压缩处理以形成目标人工智能模型；在接收到与其相连的目标用户终端发送的对应于所述人工智能模型的部署请求时，将所述目标人工智能模型发送至所述目标用户终端；所述用户终端，用于在用户的触发下向与其相连的所述目标雾计算节点发送对应于所述人工智能模型的部署请求；接收并部署所述目标雾计算节点发送的所述目标人工智能模型；将待处理数据集输入部署的所述目标人工智能模型，并接收部署的所述人工智能模型对输入的所述待处理数据集进行处理后输出的第一处理结果。优选地，所述用户终端，包括：验证信息采集单元、校对单元和反馈处理单元；其中，所述验证信息采集单元，用于采集所述待处理数据集所对应的验证结果；所述校对单元，用于校对所述第一处理结果与所述验证结果是否相同，若不同，则触发所述信息反馈单元；所述反馈处理单元，用于根据所述待处理数据集生成对应于所述人工智能模型的反馈信息，并发送至对应连接的一个所述目标目标雾计算节点；则，所述雾计算节点，包括：存储处理单元；其中，所述存储处理单元，用于接收并存储对应于所述人工智能模型的反馈信息；所述云计算平台，包括：反馈信息采集单元、训练处理单元和下发处理单元；其中，所述反馈信息采集单元，用于获取各个所述目标雾计算节点中存储的对应于所述人工智能模型的各个所述反馈信息；所述训练处理单元，用于根据获取的各个所述反馈信息训练所述人工智能模型以形成优化人工智能模型；所述下发处理单元，用于将所述优化训练模型下发至各个所述目标雾计算节点。优选地，所述训练处理单元，用于检测获取的各个所述反馈信息的反馈总量，在所述反馈总量达到预设数量时，根据获取的各个所述反馈信息训练所述人工智能模型以形成优化人工智能模型。优选地，所述用户终端，进一步包括：压缩请求单元；其中，所述压缩请求单元，用于在用户的触发下确定压缩率，并向对应连接的一个所述目标雾计算节点发送携带所述压缩率且对应于所述人工智能模型的压缩请求；则，所述雾计算节点，进一步包括：压缩处理单元；其中，所述压缩处理单元，用于在接收到与其相连的一个所述目标用户终端发送的对应于所述人工智能模型的压缩请求时，根据接收的所述压缩请求中携带的所述压缩率对接收的所述人工智能模型进行压缩以形成目标人工智能模型。优选地，所述雾计算节点，包括：模型部署单元和服务响应单元；其中，所述模型部署单元，用于部署接收的所述人工智能模型；服务响应单元，用于在接收到与其相连的一个所述目标用户终端发送的所述待处理数据集时，将所述待处理输入级输入部署的所述人工智能模型，并接收部署的所述人工智能模型对输入的所述待处理数据集进行处理后输出的第二处理结果，将接收的所述第二处理结果发送至与其相连的一个所述目标用户终端；所述用户终端，包括：服务处理单元；其中，所述服务处理单元，用于将待处理数据集发送至与其对应连接的一个所述目标雾计算节点；接收并提供与其相连的一个所述目标雾计算节点发送的所述第二处理结果。第二方面，本专利技术实施例提供了一种利用第一方面中任一所述的人工智能服务系统实现人工智能服务的方法，包括：利用云计算平台训练人工智能模型，并将训练的所述人工智能模型下发至至少一个目标雾计算节点；利用所述雾计算节点在接收到所述云计算平台下发的所述人工智能模型时，对所述人工智能模型进行压缩处理以形成目标人工智能模型；利用所述用户终端在用户的触发下向与其相连的所述目标雾计算节点发送对应于所述人工智能模型的部署请求；利用所述雾计算节点在接收到与其相连的目标用户终端发送的对应于所述人工智能模型的部署请求时，将所述目标人工智能模型发送至所述目标用户终端；利用所述用户终端接收并部署所述目标雾计算节点发送的所述目标人工智能模型；利用所述用户终端将待处理数据集输入部署的所述目标人工智能模型，并接收部署的所述人工智能模型对输入的所述待处理数据集进行处理后输出的第一处理结果。优选地，在所述用户终端包括验证信息采集单元、校对单元和反馈处理单元，所述雾计算节点包括所述存储处理单元，且所述云计算平台包括反馈信息采集单元、训练处理单元和下发处理单元时，进一步包括：利用所述用户终端的所述验证信息采集单元采集所述待处理数据集所对应的验证结果；利用所述用户终端的所述校对单元校对所述第一处理结果与所述验证结果是否相同；利用所述用户终端的所述反馈处理单元在所述第一处理结果与所述验证结果不同时，根据所述待处理数据集生成对应于所述人工智能模型的反馈信息，并发送至对应连接的一个所述目标目标雾计算节点；利用各个所述目标雾计算节点的所述存储处理单元接收并存储对应于所述人工智能模型的反馈信息；利用所述云计算平台的所述反馈信息采集单元获取各个所述目标雾计算节点的存储处理单元中存储的对应于所述人工智能模型的各个所述反馈信息；利用所述云计算平台的所述训练处理单元根据获取的各个所述反馈信息训练所述人工智能模型以形成优化人工智能模型；利用所述云计算平台的所述下发处理单元将所述优化训练模型下发至各个所述目标雾计算节点。优选地，所述利用所述云计算平台的所述训练处理单元根据获取的各个所述反馈信息训练所述人工智能模型以形成优化人工智能模型，包括：利用所述云计算平台的所述训练处理单元检测获取的各个所述反馈信息的反馈总量，在所述反馈总量达到预设数量时，根据获取的各个所述反馈信息训练所述人工智能模型以形成优化人工智能模型。优选地，在所述用户终端进一步包括所述压缩请求单元，所述雾计算节点进一步包括压缩处理单元时，在所述利用所述雾计算节点在接收到所述云计算平台下发的所述人工智能模型时，对所述人工智能模型进行压缩处理以形成目标人工智能模型之前，进一步包括：利用所述用户终端的所述压缩请求单元在用户的触发下确定压缩率，并向对应连接的一个所述目标雾计算节点发送携带所述压缩率且对应于所述人工智能模型的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人工智能服务系统，其特征在于，包括：云计算平台、雾计算集群以及至少一个用户终端；其中，所述雾计算集群包括至少两个雾计算节点；每一个所述雾计算节点均与所述云计算平台相连；每一个所述雾计算节点分别与至少一个所述用户终端相连；每一个所述用户终端分别与至少一个所述雾计算节点相连；所述云计算平台，用于训练人工智能模型，并将训练的所述人工智能模型下发至至少一个目标雾计算节点；所述雾计算节点，用于在接收到所述云计算平台下发的所述人工智能模型时，对所述人工智能模型进行压缩处理以形成目标人工智能模型；在接收到与其相连的目标用户终端发送的对应于所述人工智能模型的部署请求时，将所述目标人工智能模型发送至所述目标用户终端；所述用户终端，用于在用户的触发下向与其相连的所述目标雾计算节点发送对应于所述人工智能模型的部署请求；接收并部署所述目标雾计算节点发送的所述目标人工智能模型；将待处理数据集输入部署的所述目标人工智能模型，并接收部署的所述人工智能模型对输入的所述待处理数据集进行处理后输出的第一处理结果。

【技术特征摘要】
1.一种人工智能服务系统，其特征在于，包括：云计算平台、雾计算集群以及至少一个用户终端；其中，所述雾计算集群包括至少两个雾计算节点；每一个所述雾计算节点均与所述云计算平台相连；每一个所述雾计算节点分别与至少一个所述用户终端相连；每一个所述用户终端分别与至少一个所述雾计算节点相连；所述云计算平台，用于训练人工智能模型，并将训练的所述人工智能模型下发至至少一个目标雾计算节点；所述雾计算节点，用于在接收到所述云计算平台下发的所述人工智能模型时，对所述人工智能模型进行压缩处理以形成目标人工智能模型；在接收到与其相连的目标用户终端发送的对应于所述人工智能模型的部署请求时，将所述目标人工智能模型发送至所述目标用户终端；所述用户终端，用于在用户的触发下向与其相连的所述目标雾计算节点发送对应于所述人工智能模型的部署请求；接收并部署所述目标雾计算节点发送的所述目标人工智能模型；将待处理数据集输入部署的所述目标人工智能模型，并接收部署的所述人工智能模型对输入的所述待处理数据集进行处理后输出的第一处理结果。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述用户终端，包括：验证信息采集单元、校对单元和反馈处理单元；其中，所述验证信息采集单元，用于采集所述待处理数据集所对应的验证结果；所述校对单元，用于校对所述第一处理结果与所述验证结果是否相同，若不同，则触发所述信息反馈单元；所述反馈处理单元，用于根据所述待处理数据集生成对应于所述人工智能模型的反馈信息，并发送至对应连接的一个所述目标目标雾计算节点；则，所述雾计算节点，包括：存储处理单元；其中，所述存储处理单元，用于接收并存储对应于所述人工智能模型的反馈信息；所述云计算平台，包括：反馈信息采集单元、训练处理单元和下发处理单元；其中，所述反馈信息采集单元，用于获取各个所述目标雾计算节点中存储的对应于所述人工智能模型的各个所述反馈信息；所述训练处理单元，用于根据获取的各个所述反馈信息训练所述人工智能模型以形成优化人工智能模型；所述下发处理单元，用于将所述优化训练模型下发至各个所述目标雾计算节点。3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述训练处理单元，用于检测获取的各个所述反馈信息的反馈总量，在所述反馈总量达到预设数量时，根据获取的各个所述反馈信息训练所述人工智能模型以形成优化人工智能模型。4.根据权利要求2所述的系统，且特征在于，所述用户终端，进一步包括：压缩请求单元；其中，所述压缩请求单元，用于在用户的触发下确定压缩率，并向对应连接的一个所述目标雾计算节点发送携带所述压缩率且对应于所述人工智能模型的压缩请求；则，所述雾计算节点，进一步包括：压缩处理单元；其中，所述压缩处理单元，用于在接收到与其相连的一个所述目标用户终端发送的对应于所述人工智能模型的压缩请求时，根据接收的所述压缩请求中携带的所述压缩率对接收的所述人工智能模型进行压缩以形成目标人工智能模型。5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述雾计算节点，包括：模型部署单元和服务响应单元；其中，所述模型部署单元，用于部署接收的所述人工智能模型；服务响应单元，用于在接收到与其相连的一个所述目标用户终端发送的所述待处理数据集时，将所述待处理输入级输入部署的所述人工智能模型，并接收部署的所述人工智能模型对输入的所述待处理数据集进行处理后输出的第二处理结果，将接收的所述第二处理结果发送至与其相连的一个所述目标用户终端；所述用户终端，包括：服务处理单元；其中，所述服务处理单元，用于将待处理数据集发送至与其对应连接的一个所述目标雾计算节点；接收并提供与其相连的一个所述目标雾计算节点发送的所述第二处理结果。6.一种利用权利要求1至5中任一所述的人工智能服务系统实现人工智能服务的方法，其特征在于，包括：利用云计算平台训练人工智能模型，并将训练的所述人工智能模型下发至至少一个目标雾计算节点；利用所述雾计算节...

【专利技术属性】
技术研发人员：郝虹，段成德，姜凯，
申请(专利权)人：济南浪潮高新科技投资发展有限公司，
类型：发明
国别省市：山东,37