一种模型的处理方法及装置、设备、计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种模型的处理方法及装置、设备、计算机可读存储介质，使用Docker镜像获取数据并训练模型，因为Docker镜像的运行使用的软件环境和硬件资源，均与外界隔离，所以，能够实现不同机器模型的训练之间的环境和硬件环境的隔离，并且这种隔离效果在离线环境下仍然有效。

【技术实现步骤摘要】
一种模型的处理方法及装置、设备、计算机可读存储介质
本申请涉及电子信息领域，尤其涉及一种模型的处理方法及装置、设备、计算机可读存储介质。
技术介绍
随着大数据和机器学习技术的兴起，企业积累了大量的数据。通常这些数据被放置在数据仓库中。而机器学习技术正需要把这些数据作为输入才能发挥其应有的效果。因此企业有了强大的驱动力更好的利用数据仓库中的数据进行建模活动，而不是仅仅将其用于报表。机器学习是利用数据的重要途径之一，即可以使用数据训练机器学习模型，得到各种训练好的模型，以用于生产和生活。目前，随着机器学习的快速发展，由开源软件支持的机器学习模型的种类繁多，而企业的不同部门所需的模型的功能也有差异，这就使得机器学习存在多用户、多服务器以及多种软件环境的特点。
技术实现思路
申请人在研究的过程中发现，现有技术通常基于软件构建多版本软件环境的方式，机器学习所需的多种软件环境的问题。但这种解决方案在多用户和多服务器的情况下，大概率导致部分用户之间发生资源争抢问题，而部分服务器出现资源浪费问题，无法充分有效的利用硬件资源。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种模型的处理方法，其特征在于，包括：/n获取第一建模信息，所述第一建模信息包括第一模型的训练数据、以及所述第一模型的信息；/n依据所述第一建模信息，配置第一容器Docker镜像；其中，所述第一Docker镜像的数据源被配置为所述训练数据，所述第一Docker镜像的功能被配置为使用所述训练数据训练所述第一模型；/n使用第一硬件资源使用量，启动所述第一Docker镜像，所述第一硬件资源使用量依据所述训练数据以及所述第一模型的信息确定。/n

【技术特征摘要】
1.一种模型的处理方法，其特征在于，包括：
获取第一建模信息，所述第一建模信息包括第一模型的训练数据、以及所述第一模型的信息；
依据所述第一建模信息，配置第一容器Docker镜像；其中，所述第一Docker镜像的数据源被配置为所述训练数据，所述第一Docker镜像的功能被配置为使用所述训练数据训练所述第一模型；
使用第一硬件资源使用量，启动所述第一Docker镜像，所述第一硬件资源使用量依据所述训练数据以及所述第一模型的信息确定。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述启动所述第一Docker镜像之前，还包括：
将所述第一模型的权限信息，封装至所述第一Docker镜像中，所述第一模型的权限信息包括：具有使用第一模型进行预测的权限的使用方和/或数据的信息。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一模型的权限信息还包括：
所述第一用户的权限信息，所述第一用户的权限信息包括所述第一用户具有访问权限的数据。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取第一建模信息，包括：
在所述第一用户登录且验证通过后，依据所述第一用户的权限信息，显示信息选择界面；
响应于第一用户在所述信息选择界面中选择所述第一建模信息的操作，获取所述第一建模信息。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一模型的权限信息和所述第一用户的权限信息由UAAP平台预先存储。


6.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：钱戴明，
申请(专利权)人：中国建设银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11