【技术实现步骤摘要】
模型定制系统和方法
[0001]本公开涉及人工智能领域，尤其涉及自然语言处理及深度学习等领域，特别涉及一种模型定制系统和一种用于该模型定制系统的方法。
技术介绍
[0002]近年来，人工智能领域中自然语言处理技术获得了爆发式发展，新技术和新模型层出不穷。在新时代背景下，如何将多样化的先进的自然语言处理领域科研成果高效地应用到产业实践中并解决实际问题，是自然语言处理领域中的核心问题。此外，深度学习是人工智能领域中的关键技术，研发人员通常是基于深度学习框架来开展相关工作。
[0003]然而，传统的用于模型训练的方法和平台无法满足复杂的深度学习开发要求。
技术实现思路
[0004]本公开提供了一种用于AI(Artificial Intelligence，人工智能)定制化模型场景下的模型定制系统和方法。
[0005]根据本公开的第一方面，提供了一种模型定制系统，包括：
[0006]数据库，所述数据库包括二进制日志，所述二进制日志用于记录数据库表结构变更以及表数据修改；
[0007]数据...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种模型定制系统，包括：数据库，所述数据库包括二进制日志，所述二进制日志用于记录数据库表结构变更以及表数据修改；数据交互中心，用于响应于目标对象的定制请求，获取所述目标对象的定制数据，并将所述定制数据发送至所述数据库进行存储；训练中心，用于获取所述数据库的二进制日志，并根据所述二进制日志感知所述数据交互中心的数据变化信息，根据所述数据变化信息生成训练数据，以及根据所述训练数据生成所述目标对象的定制模型；模型存储中心，用于接收所述训练中心发送的所述目标对象的定制模型，并采用分布式存储方法对所述目标对象的定制模型进行存储。2.根据权利要求1所述的模型定制系统，其中，所述数据交互中心具体用于：提供至少一个业务模型的定制选项，响应于所述目标对象通过所述定制选项选择的目标业务模型的定制请求，获取所述目标对象对所述目标业务模型的定制数据；所述训练中心具体用于：根据所述训练数据对所述目标业务模型进行训练，并将训练后得到的模型作为所述目标对象的定制模型。3.根据权利要求2所述的模型定制系统，其中，所述训练中心具体用于：确定所述目标业务模型的训练策略；根据所述训练策略和所述训练数据对所述目标业务模型进行训练。4.根据权利要求1所述的模型定制系统，还包括：模型运行中心，用于为模型提供运行环境；部署中心，用于从所述模型存储中心获取所述目标对象的定制模型，并将所述目标对象的定制模型部署至所述模型运行中心的集群中；预测中心，用于获取待预测数据，并从所述模型运行中心中调用所述目标对象的定制模型，并根据所述定制模型对所述待预测数据进行预测处理。5.根据权利要求4所述的模型定制系统，其中，所述模型运行中心具体用于：通过容器管理系统建立与所述目标对象的定制模型对应的容器，并将所述定制模型的算法代码封装为对应的应用请求，以及通过资源管理器为所述对应的应用请求指定容器以将所述目标对象的定制模型运行在所述对应的容器中。6.根据权利要求5所述的模型定制系统，其中，所述模型运行中心还包括：自动化运维系统，用于对运行在所述模型运行中心中的模型进行自动化运维管理。7.根据权利要求4所述的模型定制系统，其中，所述预测中心包括：模型预测网关服务，用于获取所述定制模型的地址路由，并根据所述地址路由从所述模型运行中心中调用所述目标对象的定制模型。8.根据权利要求7所述的模型定制系统，其中，所述模型预测网关服务还用于：确定针对所述目标对象的流量限定条件，并根据所述流量限定条件对所述目标对象的定制模型进行限流处理；和/或对所述目标对象的定制模型进行容错和/或降级处理。9.根据权利要求4至8中任一项所述的模型定制系统，其中，
所述部署中心还用于：根据所述定制模型的大小和每秒查询率，为所述定制模型分配对应的内存和中央处理器资源，并将所述对应的内存和中央处理器资源发送至所述模型运行中心；所述模型运行中心，用于根据所述部署中心发送的与所述定制模型对应的内存和中央处理器资源，建立与所述定制模型对应的容器以将所述定制模型运行在所述对应的容器中。10.一种模型定制方法，所述方法应用于模型定制系统上，其中，所述模型定制系统包括数据交互中心、数据库、训练中心和模型存储中心，所述方法包括：所述数据交互...
【专利技术属性】
技术研发人员：王小坤，雍高鹏，李殿亚，王洋，孙叔琦，李婷婷，常月，
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：
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