一种基于云原生微服务的模型开发与部署方法技术

本发明专利技术涉及一种基于云原生微服务的模型开发与部署方法，本发明专利技术提供了一种集建模、编译、调试、实例化、部署为一体的综合性方法。本发明专利技术内嵌丰富的模型应用模板、组件，支持自定义开发，一般开发人员可以基于内嵌的模型模板、组件快速开发自己的机理模型，基于容器化技术快速部署应用自己的机理模型，实现知识共享、提高知识复用率、开发效率，并可快速基于微服务与工业互联网的其他系统或者平台无缝整合。合。合。

【技术实现步骤摘要】
一种基于云原生微服务的模型开发与部署方法


[0001]本专利技术涉及一种基于云原生微服务的模型开发与部署方法，属于工业数字化转型


技术介绍

[0002]工业机理模型、数据驱动模型是工业生产内部的核心，依靠有效的模型能够更合理、优化地安排、控制生产过程，提高生产质量、增强生产效率、降低成本。大部分模型具有较强的专业性，需要相关专业人才开发。然而，一般中小型企业没有自己的专业开发团队，机理模型、数据模型的使用受到严重的限制。
[0003]专利《基于云环境的交互式模型开发环境系统和方法》，提供一种基于云环境的交互模式模型开发环境系统，基于HDFS和Spark计算架构，通过Ipython交互式编程界面，完成开发环境的搭建。通过该专利技术，用户不需要关心大数据集群复杂的调度、优化、配置等，但是该工具的使用门槛相对较高，必须具备大数据开发的基础，会大数据相关编程才能使用该工具。
[0004]专利《一种智能模型开发方法和智能控制方法》，基于算法组件进行算法模型开发和智能控制，算法组件列表里包括丰富的算法组件，但是该专利中的模型开发与本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于云原生微服务的模型开发与部署方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、在模型信息管理模块创建模型文件夹，在模型文件夹内创建不同的模型文件以设置相应的基础数据信息；步骤2、利用模型开发模块为用户提供开发机理模型的环境，模型开发模块内嵌机理模型模板、开发组件和数据源，其中：开发组件包括通用算法组件，典型行业机理模型组件以及用户自定义组件；数据源用于调试、训练、测试用户创建好的机理模型步骤3、用户以拖拉拽的方式将机理模型模板和/或开发组件拖入模型开发模块提供的建模区域，将机理模型模板与用户选中的开发组件进行串并联完成机理模型的开发，或者将用户选中的开发组件进行串并联完成机理模型的开发，或者直接选中机理模型模板完成机理模型的开发；步骤4、用户完成机理模型的开发后，利用模型测试验证模块实现对机理模型的在线测试；进行在线测试时，用户首先完成模型输入参数的设置，随后通过模型测试验证模块验证输入、输出是否满足机理模型设定的条件，如果不满足，则迭代调整设置；机理模型通过测试验证后，开发完毕；步骤5、利用模型实例服务管理模块完成机理模型的运行、部署和管理，具体包括以下步骤：步骤501、将机理模型及其相关的配置文件存储在模型库中，其中，配置文件包括模型文件、项目依赖文件requirements.txt、构建镜像文本文件Dockerfile等，其中，项目依赖文件requirements.txt是模型运行依赖环境配置文件；构建镜像文本文件Dockerfile是用来构建镜像的文本文件，内容包含了一条条构建镜像所需的指令和说明，在编写镜像文本文件Dockerfile时，镜像文本文件Dockerfile中的命令要能复现整个环境配置过程；步骤502、改写镜像文本文件Dockerfile中的模型运行依赖环境配置，将其指向项目依赖文件requirements.txt；步骤503、在镜像文本文件Dockerfile的存放目录下，通过执行Docker Build命令来构建模型镜像，Docker Build命令执行后，根据项目依赖文件requirements.txt中的配置下载和安装运行模型所需要的依赖环境，模型镜像构建成功后，存储在镜像仓中；步骤504、用户利用模型实例服务管理模块选择目标机理模型，模型实例服务管理模块从镜像仓库中拉取对应的模型镜像；在本步骤中，为了提高操作的便捷性，选择目标机理模型后，目标机理模型的输入输出端口以接口列表的形式呈现在用户界面上，然后将输入、输出端口所对应的输入、输出参数点与根据实际设备建立的设备模型的参数点绑定在一起，建立外部输...

【专利技术属性】
技术研发人员：奚培锋，徐秀，邢晨，潘燕，田由甲，戴志卿，
申请(专利权)人：上海电器科学研究院，
类型：发明
国别省市：