一种基于多语言的可视化建模平台和方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多语言的可视化建模平台和方法，该可视化建模平台包括：语言管理模块、数据管理模块和可视化编辑模块，其中，所述语言管理模块，用于提供多种编程语言；所述数据管理模块，用于将不同数据格式转换为统一的数据格式；所述可视化编辑模块，用于展示建模工作区、展示建模组件列表、提供建模的可视化工具、定义可视化工具的属性以及接收外部操作指令进行可视化建模，并封装编辑完成的训练模型。本发明专利技术支持多种语言以及数据格式，方便用户灵活实现训练构建的实现，具备更广的应用范围；用户无需关心代码编写的具体实现，达到用户可以使用简单方便的可视化建模组件以及可视化建模工具构建，达到灵活性和伸缩性高的目的。的目的。的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多语言的可视化建模平台和方法


[0001]本专利技术涉及模型构建
，特别涉及一种基于多语言的可视化建模平台和方法。

技术介绍

[0002]随着近年新一波人工智能浪潮的到来，机器学习相关技术被应用到诸多行业和领域。代码构建和训练是机器学习中非常重要的一个环节，机器学习模型应用的成功离不开好的代码流程构建和训练方式，对于代码流程图构建，目前行业大多做法是用编辑器编写代码调试，直至找到流程图为止，训练方式选择单台服务器方式训练。然而这样操作有诸多弊端：第一是门槛高学习成本高，对于一些编程能力不强的人员；第二是训练时间长，随着训练规模扩大复杂，对机器性能和编程能力的要求越来越高；第三是耗费大量的人工成本，而且不够灵活可复用。
[0003]为了解决这些弊端，行业出现了单机多卡(单台机器多GPU)的技术和可视化学习(TensorBoard)的技术，在一定程度上实现了提高训练效率的目标。当然，这些方案也存在一些缺点，随着训练模型的复杂，需要更大的batchsize，因为batchsize越大，每次参数更新时保存的梯度矩阵就会越大，有可能本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多语言的可视化建模平台，其特征在于，该可视化建模平台包括：语言管理模块、数据管理模块和可视化编辑模块，其中，所述语言管理模块，用于提供多种编程语言；所述数据管理模块，用于将不同数据格式转换为统一的数据格式；所述可视化编辑模块，用于展示建模工作区、展示建模组件列表、提供建模的可视化工具、定义可视化工具的属性以及接收外部操作指令进行可视化建模，并封装编辑完成的训练模型。2.如权利要求1所述基于多语言的可视化建模平台，其特征在于，所述语言管理模块还用于不同编程语言之间的互相转换。3.如权利要求1所述基于多语言的可视化建模平台，其特征在于，所述语言管理模块支持不同编程语言的混合使用，所述编程语言包括JAVA和/或PYTHON。4.如权利要求1所述基于多语言的可视化建模平台，其特征在于，所述可视化编辑模块用于接收外部操作指令进行可视化建模，包括将所述建模组件列表中的建模组件拖拽到所述建模工作区进行可视化建模、读取并识别上传的外部建模组件，将所述外部建模组件添加到所述建模组件列表中，以及读取并识别上传的模型。5.如权利要求1所述基于多语言的可视化建模平台，其特征在于，所述数据管理模块支持的数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：洪万福，钱智毅，苏剑飞，
申请(专利权)人：厦门渊亭信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：