【技术实现步骤摘要】
一种基于thrift的算法模型调用系统
本专利技术涉及智能控制
，特别涉及一种基于thrift的算法模型调用系统。
技术介绍
在智能控制领域中，系统中个节点单元之间的算法或程序调用已经是运行控制过程中必不可少的流程，但是，作为一个完整的智能控制系统，其中个节点单元，例如服务端、客户端等通常在构建过程中根据实际需求会选择在不同的软件架构上或语言环境中进行建立。目前，当服务端与客户端采用不同语言构建时，客户端往往出现不能直接调用服务端内的算法或调用困难的情况，此时通常需要增加相应的转换模块，才能协助客户端完成服务端的算法调用，这种情况直接增加了调用系统结构复杂度，降低了调用效率。
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于thrift的算法模型调用系统，用以解决当服务端与客户端采用不同语言构建时，服务端内的算法模型无法用其他语言建立的客户端直接进行调用的问题：本专利技术提出的一种基于thrift的算法模型调用系统，所述系统包括服务端和多个客户端，所述服务端与客户端连接，并且所述服务端和客户端均建立在...
【技术保护点】
1.一种基于thrift的算法模型调用系统，其特征在于，所述系统包括服务端和多个客户端，所述服务端与客户端连接，并且所述服务端和客户端均建立在thrift框架上；其中：/n所述服务端，用于部署多种类训练好的算法模型；/n所述客户端，用于调用所述服务端中已训练好的算法模型，进行数据计算，并获得计算结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于thrift的算法模型调用系统，其特征在于，所述系统包括服务端和多个客户端，所述服务端与客户端连接，并且所述服务端和客户端均建立在thrift框架上；其中：
所述服务端，用于部署多种类训练好的算法模型；
所述客户端，用于调用所述服务端中已训练好的算法模型，进行数据计算，并获得计算结果。
2.根据权利要求1所述算法模型调用系统，其特征在于，所述服务端采用Python语言建立，并通过多种类的训练好的算法模型部署而成。
3.根据权利要求1所述算法模型调用系统，其特征在于，所述训练好的算法模型包括sklearn、xgboost、tensorfow、keras、PyTorch库或框架中的至少一个模型。
4.根据权利要求1所述算法模型调用系统，其特征在于，所述服务端包括多个模型调用通道；所述模型调用通道作为服务端执行客户端调用命令的执行区域。
5.根据权利要求4所述算法模型调用系统，其特征在于，所述模型调用通道包括调用许可判断模块和客户端导入模块；
所述调用许可判断模块，用于限制同一模型调用通道内的客户端访问数量；
客户端导入模块，用于优先将带有直接导入标记的客户端导入调用许可判断模块中。
6.根据权利要求5所述算法模型调用系统，其特征在于，所述调用许可判断模块包括：第一调用请求判断单元、第二调用请求判断单元、第三调用请求判断单元和第四调用请求判断单元；所述第一调用请求判断单元、第二调用请求判断单元、第三调用请求判断单元和第四调用请求判断单元用于判断是否允许客户端进行调用。
7.根据权利要求4所述算法模型调用系统，其特征在于，所述模型调用通道还包括：
编号识别模块，用于识别客户端的编号；
编号输入模块，用于根据客户端的调用请求，在客户端欲向服务端调用算法模型时，向第一调用请求判断单元、第二调用请求判断单元、第三调用请求判断单元和第四调用请求判断单元中输入客户端的编号；
判断模块，用于根据第一调用请求判断单元、第二调用请求判断单元、第三调用请求判断单元和第四调用请求判断单元中的编号判断客户端是否能够调用服务端的算法模型；
授权模块，当判断模块确定客户端可以调用服务端中的算法模型时，为该客户端授权，允许其调用服务端中的算法模型。
8.根据权利要求1所述算法模型调用系统，其特征在于，所述服务端还包括优先级设置模块、优先调用名录库、名录库判断模块和优先调用分配模块
所述优先级设置模块，用于对没有被允许执行当次调用请求的客户端设置优先级；
优先调用名录库，用于存储未被允许执行调用请求的客户端；
名录库判断模块，用于判断优先级调用名录库中是否有被设置了优先级的客户端；<...
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