用于处理信息的方法和装置制造方法及图纸

本申请公开了用于处理信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：响应于接收到针对待训练深度学习模型的描述信息，确定版本号，其中，上述待训练深度学习模型具有与之对应的训练数据集和训练脚本；运行上述训练脚本以基于上述训练数据集对上述待训练深度学习模型进行训练，得到预测模型；将上述版本号设置为上述预测模型的版本号，并保存上述预测模型。该实施方式实现了富于针对性的信息处理。

Method and device for processing information

A method and apparatus for processing information are disclosed in this application. One embodiment of the method includes: response description information training towards the deep learning model to the received needle, determine the version number, among them, the training of deep learning model with the corresponding training data set and training script; the training script to run on the basis of the training data set for the training of deep learning model training, prediction model; the version number set the version number for the prediction model, the prediction model and save. The implementation of this method achieves targeted information processing.

【技术实现步骤摘要】
用于处理信息的方法和装置
本申请涉及计算机
，具体涉及互联网
，尤其涉及用于处理信息的方法和装置。
技术介绍
目前，随着深度学习模型以及训练次数的增加，使用者需要对不同版本的深度学习模型的多次训练结果进行有效管理，否则在使用深度学习模型进行预测时，不能够准确地导入相应的深度学习模型，导致预测结果正确性存在一定风险，甚至有模型覆盖的风险，可能会导致模型丢失。因此，为每次训练所得的深度学习模型设置版本号，通过版本号实现对深度学习模型进行版本管理显得尤为重要。
技术实现思路
本申请的目的在于提出一种改进的用于处理信息的方法和装置，来解决以上
技术介绍
部分提到的技术问题。第一方面，本申请实施例提供了一种用于处理信息的方法，该方法包括：响应于接收到针对待训练深度学习模型的描述信息，确定版本号，其中，上述待训练深度学习模型具有与之对应的训练数据集和训练脚本；运行上述训练脚本以基于上述训练数据集对上述待训练深度学习模型进行训练，得到预测模型；将上述版本号设置为上述预测模型的版本号，并保存上述预测模型。在一些实施例中，上述方法还包括：响应于接收到针对上述预测模型的信息查看指令，呈现上述预测模型本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于处理信息的方法，其特征在于，所述方法包括：响应于接收到针对待训练深度学习模型的描述信息，确定版本号，其中，所述待训练深度学习模型具有与之对应的训练数据集和训练脚本；运行所述训练脚本以基于所述训练数据集对所述待训练深度学习模型进行训练，得到预测模型；将所述版本号设置为所述预测模型的版本号，并保存所述预测模型。

【技术特征摘要】
1.一种用于处理信息的方法，其特征在于，所述方法包括：响应于接收到针对待训练深度学习模型的描述信息，确定版本号，其中，所述待训练深度学习模型具有与之对应的训练数据集和训练脚本；运行所述训练脚本以基于所述训练数据集对所述待训练深度学习模型进行训练，得到预测模型；将所述版本号设置为所述预测模型的版本号，并保存所述预测模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：响应于接收到针对所述预测模型的信息查看指令，呈现所述预测模型的特征信息；其中，所述特征信息包括以下至少一项：所述版本号、所述描述信息、训练时间，所述训练数据集、所述训练脚本。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：响应于接收到针对所述预测模型的搜索用信息，呈现所述预测模型，其中，所述搜索用信息包括所述预测模型的以下任意一项：所述版本号、所述训练时间、所述描述信息中的关键字。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：响应于接收到针对所述预测模型的编辑指令，基于所述编辑指令对所述预测模型执行编辑操作。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：接收模型导入指令，其中，所述模型导入指令包括所述版本号；基于所述版本号导入所述预测模型。6.根据权利要1所述的方法，其特征在于，所述确定版本号，包括：自动生成第一版本号；若接收到针对所述第一版本号的、包括第二版本号的修改指令，则确定所述第二版本号是否全局唯一，若是，则将所述第一版本号修改为所述第二版本号，并将所述第二版本号作为所述版本号。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，提供自动保存功能；以及所述保存所述预测模型，包括：确定当前所述自动保存功能是否被开启；若是，则通过所述自动保存功能对所述预测模型进行保存。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述保存所述预测模型，包括：响应于确定当前所述自动保存功能未被开启，进一步确定所述训练脚本中是否包括保存路径和保存名称；响应于确定所述训练脚本中包括所述保存路径和所述保存名称，将所述预测模型命名为所述保存名称，并将所述预测模型保存至所述保存路径下。9.一种用于处理信息的装置，其特征在于，所述装置包括：确定单元，配置用于响应于接收到针对待训练深度学习模型的描述信息，确定版本号，其中，所述待训练深度学习模型具有与之对应的训练数据集和训练脚本；训练单元，配置用于运行所述训练脚本以基于所述训练数据集对所述待训练深度学习模型进行训练，得到预测模型；保存单元...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖远昊，张发恩，周恺，王倩，刘昆，徐东泽，许天涵，孙家元，刘岚，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11