一种分布式AI模型和程序的协同更新方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种分布式人工智能(AI)模型和程序的协同更新方法及装置。该方法包括，由客户端主动向云端服务器进行注册，并定期发送设备信息或执行环境信息；在每次需要进行AI模型和程序更新时，云端服务器首先向客户端发送下载和安装AI模型和程序的下载地址；客户端收到该下载地址后，下载并安装最新的AI模型和程序，成功后向云端服务器发送确认消息；云端服务器收到客户端的确认消息后，向客户端下发授权信息及配置信息；客户端收到授权信息及配置信息后，进行相应的配置，成功后向云端服务器发送确认消息；云端服务器收到客户端确认消息后，再下发操作执行命令；客户端收到该操作执行命令后，执行相应的操作以完成整个更新流程。

【技术实现步骤摘要】
一种分布式AI模型和程序的协同更新方法及装置
本专利技术涉及数据通信领域，尤其涉及一种分布式人工智能(ArtificialIntelligence，AI)模型和程序的协同更新方法及装置。
技术介绍
随着人工智能相关技术的快速发展，人工智能应用与服务不断落地，逐渐深入到人们的实际生产和生活中。在人工智能应用与服务的落地过程中，常采用分布式部署方式部署各种AI模型和程序：AI模型和程序运行在云端；有些AI模型和程序运行在边缘端；有些AI模型和程序运行在终端设备端。由于日常缺陷修复和功能升级，这些AI模型或程序也需要不断更新或升级。目前，AI模型或程序的更新或升级，通常是在收到更新或升级通知后，由边缘端服务器或终端设备端执行更新或升级任务，将需要更新的模型或程序从云端下载到本地进行运行或升级的。而云端服务器，也只负责发送更新消息，而并不知道边缘段服务器或终端设备端是否升级了，也不知道升级是否成功了。现有的AI模型或程序的更新或升级过程中，云端服务器与边缘端服务器或终端设备端之间都是单向交互，而非双向交互。升级过程也是在边缘端服务器或终本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种分布式人工智能模型和程序的更新方法，应用于服务器端，所述方法包括：/n向客户端发送第一消息，以通知客户端从指定地址下载并安装第一模型和第一程序；/n在接收到所述客户端返回的用于确认已安装所述第一模型和第一程序的第二消息之后，向所述客户端发送第三消息，以下发授权信息及配置信息；/n在接收到所述客户端返回的用于确认已获得与所述授权信息对应的授权并完成与所述配置信息对应的配置操作的第四消息之后，向所述客户端下发第五消息，以执行指定操作。/n

【技术特征摘要】
1.一种分布式人工智能模型和程序的更新方法，应用于服务器端，所述方法包括：
向客户端发送第一消息，以通知客户端从指定地址下载并安装第一模型和第一程序；
在接收到所述客户端返回的用于确认已安装所述第一模型和第一程序的第二消息之后，向所述客户端发送第三消息，以下发授权信息及配置信息；
在接收到所述客户端返回的用于确认已获得与所述授权信息对应的授权并完成与所述配置信息对应的配置操作的第四消息之后，向所述客户端下发第五消息，以执行指定操作。


2.根据权利要求1所述的方法，在所述向客户端发送第一消息之前，所述方法还包括：
接收所述客户端发送的第六消息，以获取所述客户端的设备信息和/或执行环境信息。


3.根据权利要求1所述的方法，在所述向客户端发送消息之后和在接收到所述客户端所发送的消息之后，所述方法还包括：
存储所述消息中的关键信息。


4.根据权利要求3所述的方法，所述方法还包括：
在接收到所述客户端返回的用于反馈操作失败的第八消息之后，重新发送与所述失败的操作所对应的消息。


5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，所述发送消息和接收消息的相应操作均使用消息队列遥测传输协议MQTT实现。


6.一种分布式人工智能模型和程序的更新方法，应用于客户端，所述方法包括：
在接收到服务器端发送的用于通知客户端从指定地址下载并安装第一模型和第一程序的第一消息之后，从所述指定地址下载并安装所述第一模型和所述第一程序；
在成功安装所述第一模型和所述第一程序之后，向所述服务器发送第二消息，以确认已安装所述第一模型和第一程序；
在接收到服务器端发送的用于下发授权信息及配置信息的第三消息之后，根据所述授权信息及配置信息执行与所述配置信息对应的配置操作；
在成功完成所述配置操作之后，向所述服务器发送第四消息以确认已获得与所述授权信息对应的授权并完成与所述配置信息对应的配置操作；
在接收到所述服务器端发送的用于执行指定操作的第五消息之后...

【专利技术属性】
技术研发人员：章学敏，虞文明，罗成硕，陈鹏，
申请(专利权)人：联想北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11