神经网络模型的执行方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术属于计算机技术领域，具体提供一种神经网络模型的执行方法、装置、设备和存储介质，旨在解决如何管理模型运行的问题。为此目的，本发明专利技术的方法包括：在接收到神经网络模型的运行请求时，判断当前状态是否能够满足所述神经网络模型的运行需求；在判断结果为是时，根据所述神经网络模型的执行类型运行所述神经网络模型。在上线神经网络模型时，综合判断当前状态来确定是否满足模型的运行需求，在确定可运行时，进一步根据模型的类型来运行网络模型，分类型来处理，使所有模型可以和谐运行。使所有模型可以和谐运行。使所有模型可以和谐运行。

【技术实现步骤摘要】
神经网络模型的执行方法、装置、设备和存储介质


[0001]本专利技术属于计算机
，具体提供一种神经网络模型的执行方法、装置、设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着金融机构互联网信贷业务的增长，数据量呈指数级增长，金融机构需求成熟的数据分析手段，神经网络模型的应用也随之增加，在有限资源下，面对如此繁杂的数据分析处理任务，目前还没有相关技术来管理神经网络模型的运行问题。因此，如何管理神经网络模型的上线运行，已经成为本领域亟待解决的问题。
[0003]相应地，本领域需求一种新的方案来解决上述问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术旨在解决上述技术问题，即，解决如何在有限资源下管理模型的执行问题。
[0005]根据本专利技术的第一方面，提供了一种神经网络模型的执行方法，包括如下步骤：
[0006]步骤102，在接收到神经网络模型的运行请求时，判断当前状态是否能够满足所述神经网络模型的运行需求；
[0007]步骤104，在判断结果为是时，根据所述神经网络模型的执行类型运行所述神经网络模型。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种神经网络模型的执行方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤102，在接收到神经网络模型的运行请求时，判断当前状态是否能够满足所述神经网络模型的运行需求；步骤104，在判断结果为是时，根据所述神经网络模型的执行类型运行所述神经网络模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤102包括：在接收到所述运行请求时，将所述运行请求放入到执行队列中；判断服务器的处理资源是否满足神经网络模型的运行要求，若满足，则进一步判断当前线程池是否达到最大并发数且线程池的等待队列已满；若线程池未达到最大并发数，则执行所述神经网络模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤104中，若所述神经网络模型的执行类型是定时类型，则进一步判断当前是否存在正在运行的相同神经网络模型，若判断结果为否，则获取对应的执行文件并执行，否则，不执行所述神经网络模型，神经网络模型的具体实现逻辑记录于执行文件中；在执行过程中，进一步判断执行时间是否超过预设时长，若超过，则结束运行该神经网络模型。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，在步骤104中，若所述神经网络模型的执行类型是即时类型，则获取与所述神经网络模型对应的执行文件并执行，神经网络模型的具体实现逻辑记录于执行文件中；若文件目录下不存在与所述神经网络模型对应的执行文件，则调用其他存储器中的对应执行文件。5.一种神经网络模型的执行装置，其特征在于，包括：判断单元，在接收到神经网络模型的运行请求时，判断当前状态是否能够满足所述神经网络模型的运行需求；执行单元，在判断单元的...

【专利技术属性】
技术研发人员：柴璨，俞晓臣，
申请(专利权)人：云从科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：