基于动态要求的动态个性化平台生成制造技术

一种用于在至少一个计算机(18)上安装软件数据包(38)的方法(100)，所述软件数据包具有基于容器的架构并且包括容器(34)的集合(32)，包括：提供用户界面(UI)(28)，使用规范(30)经由所述用户界面(UI)(28)从用户接收；至少部分地基于将所接收的所述使用规范与所述容器的集合中的所述容器的描述符进行比较来标识所述容器的集合的子集；为所述子集中的所述容器计算资源要求；以及显示(i)所述子集中的所述容器的列表(36)以及(ii)所述子集中的所述容器的所述计算资源要求中的至少一个。所述容器的所述计算资源要求中的至少一个。所述容器的所述计算资源要求中的至少一个。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】基于动态要求的动态个性化平台生成


[0001]以下大体上涉及软件数据包安装领域、基于容器的计算架构领域、操作系统(OS)级虚拟化领域、人工智能(AI)领域、AI平台领域、AI容器选择领域以及相关领域。

技术介绍

[0002]基于AI的解决方案的开发与日俱增。然而，AI的领域非常广泛，并且可以以多种方式分类。在一个示例中，AI解决方案可以根据级别进行分类(例如深度学习、多层感知器(MLP)、浅层自动编码器、代表性学习、逻辑回归、机器学习(ML)、知识库等)。AI的第二种分类可以基于对数据类型的应用。例如，数字数据上的AI应用可以被分类为“数据分析”，而处理文本数据的AI应用可以被分类为“文本分析”。这些领域可以被进一步分类。例如，“数据分析”可以是“统计数据分析”或“基于机器学习的数据分析”。该领域在应用形式上有所不同，但基于输入数据汇聚为AI的一种子技术。AI的第三种分类可以基于它试图解决的问题类型(例如视觉相关问题、语音问题、图像处理问题、交易相关问题等)。基于它试图解决的问题类型，底层技术会有所不同。针对视觉相关问题，基于深度学习的卷积神经网络(CNN)方法已被证明最适合解决该问题。针对与交易相关的问题，如真实与虚假金融交易的分类，ML技术更有效。同样，AI技术是多种多样的，但很少有技术适合广泛类型的问题。相反，给定的问题很可能只利用可用AI工具集合的小子集。
[0003]类似地，AI技术的上下文和内容可能会基于底层环境的需要而变化。通常，在基于AI的解决方案开发期间需要四种不同的环境：开发环境、开发运营(Dev
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OPS)环境、测试环境和评分环境。同样，基于这些环境，所需的技术或数据包会有所不同。例如，在开发环境中，数据科学家必须支持集成开发环境(IDE)来开发他们的解决方案，但是针对评分环境，不需要IDE，因为在这种环境中需要执行给定的脚本，并且结果应该被返回给调用者，或存储在定义的存储装置处。
[0004]正如这些示例所指示的，需要支持所有这些不同的分类和环境，作为综合AI平台的一部分。例如，这种平台的示例包括PowerAI平台(可从美国纽约阿蒙克的IBM获得)；Azure机器学习服务(可从美国华盛顿州雷德蒙德的微软公司获得)；亚马逊Web服务(AWS)AI服务(可从华盛顿州西雅图的亚马逊获得)；HealthSuite Insights平台(可从荷兰埃因霍温的皇家飞利浦获得)等。
[0005]这些平台包括用于不同AI目的的不同层，并且每层都有多个实体。这些实体被实施为在基于容器的架构下运行的容器，该架构可以运行在本文中被称为容器的多个隔离计算环境。这些平台被设计为迎合不同的用户需求，从筛查应用到使用来自不同模态的图像的诊断和报告应用。由于每个应用都是为特定目的而设计的，旨在解决特定的临床需求，因此一个应用对另一应用的交互/依赖关系是有限的或不存在的。
[0006]由于综合AI平台或其他基于容器的大型平台中的容器总数很大，该平台通常经由云计算实施，平台提供者将平台托管在基于云的服务上，并且用户使用云技术访问基于云的平台来以虚拟方式迎合无限的所需资源。然而，针对一些用户，这并不是最优解决方案。
基于云的平台的用户可能必须为访问整个平台付费，即使用户可能只使用平台的一小部分。另外，用户访问基于云的平台可能会由互联网连接性问题阻碍。基于云的平台与将在具体的最终用户应用中使用的本地资源(例如本地数据库)的互连性也可能较差。而且，基于云的平台可能会给处理机密或敏感数据的用户带来数据安全问题。在一些应用中，这种数据不能被暴露于云环境。即使允许特定用户应用使用基于云的平台，数据安全漏洞也可能会对最终用户产生不利影响；然而，最终用户无法控制在基于云的平台处实施(或未实施)的数据安全措施。例如，处理患者医疗数据的医院可以将患者医疗数据以加密形式存储在它自己的服务器上。但是，在数据被发送给基于云的服务器进行AI诊断处理之前，该数据通常需要被解密，因为基于云的平台无法处理加密数据，并且医院不太可能愿意向基于云的服务器提供密码/密钥以解密服务器处的数据。基于云的平台也可能无法用于部署在一些地理区域中的应用，诸如旨在部署在具有间歇性或不存在互联网连接性的地理区域中的基于AI的医疗诊断系统。
[0007]以下公开了某些改进以克服这些问题和其他问题。

技术实现思路

[0008]在一个方面中，一种用于在至少一个计算机上安装软件数据包(软件数据包具有基于容器的架构并且包括容器的集合)的方法包括：提供用户界面(UI)，使用规范经由该用户界面(UI)从用户接收；至少部分地基于将所接收的使用规范与容器的集合中的容器的描述符进行比较来标识容器的集合的子集；针对子集中的容器计算资源要求；以及显示(i)子集中的容器的列表以及(ii)子集中的容器的计算资源要求中的至少一项。
[0009]在另一方面中，一种非瞬态计算机可读介质存储指令，该指令由至少一个电子处理器可执行，以执行用于在至少一个计算机上安装具有基于容器的架构并且包括容器的集合的软件数据包的方法。该方法包括：提供UI，使用规范经由该UI从用户接收，所接收的使用规范包括文本使用规范组件；对文本使用规范组件执行自然语言处理(NLP)以生成使用规范令牌的至少一个向量；对容器的文本描述符执行NLP，以针对容器的集合中的容器生成容器描述符令牌的向量；基于将所接收的使用规范与容器的集合中的容器的描述符、使用规范令牌的至少一个向量进行比较并且将使用规范令牌的至少一个向量与容器的集合中的容器的容器描述符令牌的向量进行比较，标识容器的集合的子集；为子集中的容器计算资源要求；以及控制显示设备以显示子集中的容器的计算资源要求。
[0010]在另一方面中，提供了一种用于在至少一个计算机上安装软件数据包(软件数据包具有基于容器的架构并且包括容器的集合)的装置，包括至少一个电子处理器，该电子处理器被编程为：提供UI，使用规范经由该UI从用户接收；至少部分地基于将所接收到使用规范与容器的集合中的容器的描述符进行比较来标识容器的集合的子集；以及响应于经由用户界面接收到安装批准，将容器子集中的子集从基于互联网的服务器下载到至少一个计算机。
[0011]一个优点在于提供一种用于在计算机上下载和安装具有基于容器的架构的软件数据包的有效系统和方法，包括基于使用规范自动选择用于下载和安装软件数据包的容器子集。
[0012]另一优点在于提供一种用于在计算机上下载和安装具有基于容器的架构的软件
数据包的有效系统和方法，包括基于使用规范的文本内容自动选择用于下载和安装软件数据包的容器子集。
[0013]另一优点在于提供一种用于在计算机上下载和安装具有基于容器的架构的软件数据包的有效系统和方法，包括在不依赖了解软件数据包的架构的人类领域专家的情况下自动选择用于下载和安装软件数据包的容器子集。
[0014]另一优点在于提供一种用于在计算机上下载和安装具有基于容器的架构的软件数据包的有效系统和方法，该系统和方法可由不熟悉软件数据包架构的最终用户使用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于在至少一个计算机(18)上安装软件数据包(38)的方法(100)，所述软件数据包具有基于容器的架构并且包括容器(34)的集合(32)，所述方法包括：提供用户界面(UI)(28)，使用规范(30)经由所述用户界面(UI)(28)从用户接收；至少部分地基于将所接收的所述使用规范与所述容器的集合中的所述容器的描述符进行比较来标识所述容器的集合的子集；针对所述子集中的所述容器计算资源要求；以及显示以下中的至少一项：(i)所述子集中的所述容器的列表(36)和(ii)针对所述子集中的所述容器的所述计算资源要求。2.根据权利要求1所述的方法(100)，还包括：在所述显示之后并且响应于经由所述用户界面(28)接收到安装批准，将容器的所述子集中的所述容器(34)从基于互联网的服务器下载到所述至少一个计算机(18)；以及将所下载的所述容器与所述容器要在其下运行的所述至少一个计算机处的操作系统(OS)内核链接。3.根据权利要求2所述的方法(100)，还包括：在所述链接之前，确定所述OS内核未被安装在所述至少一个计算机(18)上，以及以下中的一项：(i)在所述至少一个计算机上自动地安装所述OS内核或者(ii)提示所述用户在所述至少一个计算机上安装所述OS内核。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法(100)，其中所接收的所述使用规范包括文本使用规范组件，所述容器的所述描述符包括所述容器的文本描述符，并且所述子集的所述标识包括：对所述文本使用规范组件执行自然语言处理(NLP)以生成使用规范令牌的至少一个向量；以及至少基于所述使用规范令牌的至少一个向量来标识所述容器(34)的集合(32)的所述子集。5.根据权利要求4所述的方法(100)，其中所述子集的所述标识包括：对所述容器的所述文本描述符执行自然语言处理(NLP)，以生成针对所述容器的集合中的所述容器的容器描述符令牌的向量；以及至少基于所述使用规范令牌的至少一个向量与针对所述容器的集合中的所述容器的容器描述符令牌的所述向量的比较，标识所述容器(34)的集合(32)的所述子集。6.根据权利要求5所述的方法(100)，还包括：利用从所述容器的集合中的所述容器的容器配置文件(39)提取的信息来扩充所述容器的集合中的所述容器的容器描述符令牌的所述向量。7.根据权利要求4至6中任一项所述的方法(100)，其中至少基于所述使用规范令牌的至少一个向量与所述容器的集合中的所述容器的容器描述符令牌的所述向量的比较来标识所述容器(34)的集合(32)的所述子集包括：比较所述使用规范令牌和所述容器描述符令牌的重叠。8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法(100)，其中所述容器(34)的集合(32)的所述子集的所述标识包括：通过将所接收的所述使用规范与所述容器的集合中的所述容器的描述符进行比较来
标识所述容器的集合的第一子集；从所述第一子集中的所述容器的配置文件(39)提取所述第一子集中的所述容器的容器依赖关系；以及将所述容器的集合的第二子集标识为一个或多个容器，所提取的所述容器依赖关系指示所述第一子集依赖于所述一个或多个容器；其中所述容器的集合的所述子集包括所述第一子集和所述第二子集的并集。9.根据权利要求3至8中任一项所述的方法(100)，还包括：基于所述文本使用规范组件，标识一个或多个用户查询对话框；经由所述UI(28)，提供所述一个或多个用户查询对话框，并且经由所提供的所述一个或多个用户查询对话框来接收用户查询响应；其中所述容器的集合的所述子集的所述标识还基于所述用户查询响应。10.根据权利要求1所述的方法(100)，还包括：从所述容器的集合(32)中的所述容器(34)的容器配置文件(39)提取每个容器所需的至少一个计算资源以及与每个容器相关联的成本；其中所述显示包括显示由所述子集中的每个容器的所述计算资源要求和与每个容器相关联的所述成本中的至少一项注释的所述子集中的所述容器的所述列表(36)。11.一种存储指令的非瞬态计算机可读介质(26)，所述指令由至少一个电子处理器(20、21)可执行，以执行用于将软件数据包(38)安装在至少一个计算机(18)上的方法(100)，所述软件数据包(38)具有基于容器的架构并且包括容器(34)的集合(32)，所述方法包括：提供用户界面(UI)(28)，使用规范(30)经由所述用户界面(UI)(28)从用户接收，所接收的所述使...

【专利技术属性】
技术研发人员：M，
申请(专利权)人：皇家飞利浦有限公司，
类型：发明
国别省市：