响应于来自多个客户端的机器学习请求制造技术

一种方法包括用计算设备从第一客户端接收标识机器学习模型和传感器的第一客户端请求。该方法包括响应于第一客户端请求，用计算设备向服务器发送调用以将标识的机器学习模型应用于来自标识的传感器的数据集。该方法包括用计算设备从第二客户端接收标识与第一客户端请求相同的机器学习模型和传感器的第二客户端请求。该方法包括用计算设备向第一客户端和第二客户端二者发送来自标识的机器学习模型的响应数据，而不响应于第二客户端请求而向服务器发送附加调用。向服务器发送附加调用。向服务器发送附加调用。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】响应于来自多个客户端的机器学习请求

技术介绍

[0001]深度学习是机器学习和人工智能的专门领域，其可以用在诸如计算机视觉、语音识别和文本翻译之类的不同领域中。在计算机视觉中，计算机学习如何解释图像来检测人并标识对象或场景。
附图说明
[0002]图1是图示根据一个示例的包括深度学习服务器的机器学习系统的框图。
[0003]图2是图示根据一个示例的图1中所示出的深度学习服务器的元件的框图。
[0004]图3是图示图1中所示出的机器学习系统的示例系统实现的框图。
[0005]图4是图示根据一个示例的预处理流水线的图解。
[0006]图5是图示根据一个示例的预处理流水线的图解，该预处理流水线接收单个视频流并为两个不同的机器学习模型预处理该视频流。
[0007]图6是图示根据一个示例的耦合到机器学习模型服务器的深度学习服务器的元件的框图。
[0008]图7是图示根据一个示例的响应于来自多个客户端的机器学习请求的方法的流程图。
具体实施方式
[0009]在以下详细描述中，对附图进行参考，附图形成了本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种方法，包括：用计算设备从第一客户端接收标识机器学习模型和传感器的第一客户端请求；响应于第一客户端请求，用计算设备向模型服务器发送调用以将标识的机器学习模型应用于来自标识的传感器的数据集；用计算设备从第二客户端接收标识与第一客户端请求相同的机器学习模型和传感器的第二客户端请求；以及用计算设备向第一客户端和第二客户端二者发送来自标识的机器学习模型的响应数据，而不响应于第二客户端请求而向模型服务器发送附加调用。2.根据权利要求1所述的方法，并且进一步包括：用计算设备从标识的传感器接收数据集；和用计算设备对数据集施行预处理以生成预处理数据。3.根据权利要求2所述的方法，并且进一步包括：用计算设备向模型服务器发送预处理数据以将标识的机器学习模型应用于预处理数据。4.根据权利要求2所述的方法，其中对数据集的预处理由计算设备中的预处理流水线施行，并且其中所述预处理流水线包括以由配置文件定义的方式链接在一起的多个处理单元。5.根据权利要求4所述的方法，其中每个处理单元接收输入向量，处理输入向量，并且输出输出向量。6.根据权利要求4所述的方法，其中在预处理流水线开始处的处理单元中的第一个处理单元从标识的传感器接收数据集，并且在预处理流水线结束处的处理单元中的最后一个处理单元与模型服务器通信。7.根据权利要求6所述的方法，其中所述处理单元中的最后一个处理单元向模型服务器发送预处理数据并接收响应数据。8.根据权利要求1所述的方法，其中所述计算设备、第一客户端和第二客户端全部是相同本地网络的一部分。9.根据权利要求8所述的方法，其中所述模型服务器是相同本地网络的一部分。10.根据权利要求8所述的方法，其中所述模型服务器不是相同本地网络的一部分。11.根据权利要求1所述的方法，其中...

【专利技术属性】
技术研发人员：D，
申请(专利权)人：惠普发展公司，有限责任合伙企业，
类型：发明
国别省市：