算法应用元的管控方法和装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本公开实施例公开了一种算法应用元的管控方法和装置、计算机设备及存储介质，其中，该方法包括：接收对所述算法应用元的管控命令；基于所述管控命令，确定所述算法应用元的管控对象和管控信息；基于所述管控信息，对所述管控对象进行管控。控对象进行管控。控对象进行管控。

【技术实现步骤摘要】
算法应用元的管控方法和装置、计算机设备及存储介质


[0001]本公开涉及计算机视觉领域，尤其涉及一种算法应用元的管控方法和装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着人工智能领域的发展，越来越多的人工智能(Artificial Intelligence，AI)算法被开发出来应用到各行各业。在使用过程中，为了提升算法的精度和性能，需要不断地对算法进行迭代。然而，目前大部分算法都存在迭代周期长的问题，且算法从开发、测试及部署上线存在流程复杂、成本高等问题。

技术实现思路

[0003]本公开实施例提供一种算法应用元的管控方法和装置、计算机设备及存储介质。
[0004]本公开实施例的技术方案是这样实现的：
[0005]本公开实施例提供一种算法应用元的管控方法，所述方法包括：
[0006]接收对所述算法应用元的管控命令；
[0007]基于所述管控命令，确定所述算法应用元的管控对象和管控信息；
[0008]基于所述管控信息，对所述管控对象进行管控。
[0009]本公开实施例提供一种算法应用元的管控装置，所述管控装置包括：
[0010]接收模块，用于接收对所述算法应用元的管控命令；
[0011]确定模块，用于基于所述管控命令，确定所述算法应用元的管控对象和管控信息；
[0012]管控模块，用于基于所述管控信息，对所述管控对象进行管控。
[0013]本公开实施例提供一种计算机设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述算法应用元的管控方法。
[0014]本公开实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述算法应用元的管控方法。
[0015]本公开实施例中，通过接收对所述算法应用元的管控命令；基于所述管控命令，确定所述算法应用元的管控对象和管控信息；基于所述管控信息，对所述管控对象进行管控。这样，可以通过管控命令实时对算法应用元进行管控，以实现算法应用元的便捷和高效的管理，简化了算法部署上线的流程，从而实现了算法的快速迭代。
[0016]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，而非限制本公开。
附图说明
[0017]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，这些附图示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于说明本公开的技术方案。
[0018]图1为本公开实施例提供的一种算法应用元的管控方法的实现流程示意图；
[0019]图2A为本公开实施例提供的一种算法应用元的管控方法的实现流程示意图；
[0020]图2B为本公开实施例提供的一种资源重分配的流程的示意图；
[0021]图2C为本公开实施例提供的一种算法应用元的运行状态转移示意图；
[0022]图3A为本公开实施例提供的一种算法应用元的管控方法的实现流程示意图；
[0023]图3B为本公开实施例提供的一种算法应用元的数据包上传流程示意图；
[0024]图3C为本公开实施例提供的一种算法应用元的生成流程示意图；
[0025]图4为本公开实施例提供的一种算法应用元的管控系统的示意图；
[0026]图5为本公开实施例提供的一种算法应用元的管控装置的组成结构示意图；
[0027]图6为本公开实施例中计算机设备的一种硬件实体示意图。
具体实施方式
[0028]为了使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本公开作进一步地详细描述，所描述的实施例不应视为对本公开的限制，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本公开保护的范围。
[0029]在以下的描述中，涉及到“一些实施例”，其描述了所有可能实施例的子集，但是可以理解，“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集，并且可以在不冲突的情况下相互结合。
[0030]在以下的描述中，所涉及的术语“第一\第二\第三”仅仅是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序，可以理解地，“第一\第二\第三”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序，以使这里描述的本公开实施例能够以除了在这里图示或描述的以外的顺序实施。
[0031]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本公开的
的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本公开实施例的目的，不是旨在限制本公开。
[0032]对本公开实施例进行进一步详细说明之前，对本公开实施例中涉及的名词和术语进行说明，本专利技术实施例中涉及的名词和术语适用于如下的解释。
[0033]1)Kubernetes(简称K8s)，Kubernetes的设计思想契合了微服务和云原生应用的设计法则。Kubernetes是基于Borg开源的容器编排调度引擎，作为云计算基础(Cloud Native Computing Foundation，CNCF)最重要的组件之一，它的目标不仅仅是一个编排系统，而是提供一个规范，可以让用户来描述集群的架构，定义服务的最终状态，Kubernetes可以将系统自动地达到和维持在这个状态。
[0034]2)自定义资源(Custom Resource Definition，CRD)：是对K8s API的扩展，代表了一个特定的Kubetnetes的定制化安装。通过这一特性，用户可以自己定义资源类型，并对其提供支持。
[0035]3)集群(Cluster)：计算机集群简称集群，是一种计算机系统，它通过一组松散集成的计算机软件(和/或)硬件连接起来高度紧密地协作完成计算工作。在某种意义上，集群可以被看作是一台计算机。集群系统中的单个计算机通常称为节点，通常通过局域网连接，但也有其它的可能连接方式。集群计算机通常用来改进单个计算机的计算速度(和/或)可
靠性。一般情况下集群计算机比单个计算机，工作站或超级计算机性能价格比要高得多。也就是说，集群就是一组相互独立的计算机，通过高速的网络组成一个计算机系统，每个集群节点都是运行其自己进程的一个独立服务器。对网络用户来讲，网站后端就是一个单一的系统，协同起来向用户提供系统资源，系统服务。通过网络连接组合成一个组合来共同完一个任务。
[0036]4)算法应用元：将AI算法通过一些动态语言包装成与运行时系统解耦的算法应用元。算法应用元即将算法模型、业务逻辑脚本代码和配置进行打包，并提供开发者说明和示例供调用者阅读。
[0037]近年来，随着人工智能领域的发展，越来越多的AI算法被开发出来应用到各行各业。鉴于算法在应用中是需要通过不断的迭代来提升算法性能的，目前大部分的算法都存在迭代周期长的问题，并且算法从开发、测试、部署上线也都存在流程复杂、成本高以及专业要求高等劣势。
[0038]相关技术中提出了算法仓模式的思想，即将AI算法通过一些动态语言包装成与运行时本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种算法应用元的管控方法，其特征在于，所述方法包括：接收对所述算法应用元的管控命令；基于所述管控命令，确定所述算法应用元的管控对象和管控信息；基于所述管控信息，对所述管控对象进行管控。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述管控对象包括算法应用元的运行实例的情况下，所述管控信息包括对所述运行实例的第一操作指令；所述基于所述管控信息，对所述管控对象进行管控，包括：基于所述第一操作指令，对所述算法应用元的运行实例进行管控。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述第一操作指令包括运行配置指令的情况下，所述基于所述第一操作指令，对所述算法应用元的运行实例进行管控，包括：基于所述运行配置指令，获取配置信息；基于所述配置信息，对所述算法应用元的运行实例进行管控。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述运行配置指令包括启动指令的情况下，所述配置信息包括运行配置信息；所述基于所述配置信息，对所述算法应用元的运行实例进行管控，包括：向目标集群发送所述运行配置信息，以使得所述目标集群基于所述运行配置信息，启动所述算法应用元的运行实例。5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，在所述运行配置指令包括停止指令的情况下，所述配置信息包括所述算法应用元的运行实例的标识信息；所述基于所述配置信息，对所述算法应用元的运行实例进行管控，包括：向目标集群发送所述标识信息，以使得所述目标集群基于所述标识信息，删除所述算法应用元的运行实例。6.根据权利要求3至5中任一项所述的方法，其特征在于，在所述运行配置指令包括资源重分配指令的情况下，所述配置信息包括资源重分配配置信息；所述基于所述配置信息，对所述算法应用元的运行实例进行管控，包括：向目标集群发送所述资源重分配配置信息，以使得所述目标集群基于所述资源重分配配置信息，对所述算法应用元的运行实例执行资源的重分配。7.根据权利要求4至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述目标集群中所述算法应用元的运行实例的状态属性；基于所述状态属性，更新所述算法应用元的运行实例的运行状态。8.根据权利要求2至7中任一项所述的方法，其特征在于，在所述第一操作指令包括查询指令的情况下，所述基于所述第一操作指令，对所述算法应用元的运行实例进行管控，包括：基于所述查询指令，获取所述算法应用元的运行实例的运行信息。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于所述查询指令，获取所述算法应用元的运行实例的运行信息，包括以下至少之一：在所述查询指令包括运行状态查询指令的情况下，基于所述运行状态查询指令，从目标数据库中获取所述算法应用元的运行实例的运行状态信息；在所述查询指令包括负载信息查询指令的情况下，基于所述负载信息查询指令，从目
标数据库中获取所述算法应用元的运行实例的负载信息；在所述查询指令包括资源占用查询指令的情况下，基于所述资源占用查询指令，从目标数据库中获取所述算法应用元的运行实例的资源占用信息。10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其特征在于，在所述管控对象包括算法应用元的数据信息的情况下，所述管控信息包括对所述数据信息的第二操作指令；所述基于所述管控信息，对所述管控对象进行管控，包括：基于所述第二操作指令，对所述算...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗春能，陈宇恒，李照彬，胡武林，王钦功，
申请(专利权)人：深圳市商汤科技有限公司，
类型：发明
国别省市：