本公开提供了一种任务处理方法、装置和电子设备，涉及人工智能技术领域，尤其涉及机器学习技术领域。实现方案为：从调用地址获取目标模型以及与所述目标模型相关的参数；对所述目标模型进行转换，以得到适用于多个模型框架的兼容模型；以及基于与所述目标模型相关的参数，利用所述兼容模型执行任务处理。利用所述兼容模型执行任务处理。利用所述兼容模型执行任务处理。
【技术实现步骤摘要】
任务处理方法、装置和电子设备
[0001]本公开涉及人工智能
，尤其涉及机器学习
，具体涉及一种任务处理方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
[0002]经过多年的发展，人工智能技术已广泛应用于各行各业，机器学习和深度学习便是其中的代表。作为示例，利用模型进行预测是机器学习和/或深度学习领域内的典型技术应用。模型预测主要分为离线预测和在线预测两类。
[0003]在此部分中描述的方法不一定是之前已经设想到或采用的方法。除非另有指明，否则不应假定此部分中描述的任何方法仅因其包括在此部分中就被认为是现有技术。类似地，除非另有指明，否则此部分中提及的问题不应认为在任何现有技术中已被公认。
技术实现思路
[0004]本公开提供了一种任务处理方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
[0005]根据本公开的一方面，提供了一种任务处理方法，包括：从调用地址获取目标模型以及与所述目标模型相关的参数；对所述目标模型进行转换，以得到适用于多个模型框架的兼容模型；以及基于与所述目标模型相关的参数，利用所述兼容模型执行任务处理。
[0006]根据本公开的另一方面，提供了一种任务处理装置，包括：模型获取单元，所述模型获取单元被配置为从调用地址获取目标模型以及与所述目标模型相关的参数；模型转换单元，所述模型转换单元被配置为对所述目标模型进行转换，以得到适用于多个模型框架的兼容模型；以及任务处理单元，所述任务处理单元被配置为基于与所述目标模型相关的参数，利用所述兼容模型执行任务处理。
[0007]根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与该至少一个处理器通信连接的存储器；其中存储器存储有可被该至少一个处理器执行的指令，该指令被该至少一个处理器执行，以使该至少一个处理器能够执行根据上述的方法。
[0008]根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，该计算机指令用于使计算机执行根据上述的方法。
[0009]根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，该计算机程序在被处理器执行时实现根据上述的方法。
[0010]根据本公开的一个或多个实施例，可获得适用于不同模型框架的兼容模型，从而以统一方式对来自不同模型框架的模型进行部署和应用，免去了用户对个体模型进行适配和开发的代码成本。
[0011]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0012]附图示例性地示出了实施例并且构成说明书的一部分，与说明书的文字描述一起用于讲解实施例的示例性实施方式。所示出的实施例仅出于例示的目的，并不限制权利要求的范围。在所有附图中，相同的附图标记指代类似但不一定相同的要素。
[0013]图1示出了根据本公开的实施例的可在其中实施本文描述的各种方法的示例性系统的示意图；
[0014]图2示出了根据本公开的实施例的任务处理方法的流程图；
[0015]图3示出了根据本公开的实施例的可在其中实施本文描述的各种方法的示例性平台的示意图；
[0016]图4示出了根据本公开的实施例的任务处理装置的框图；以及
[0017]图5示出了能够用于实现本公开的实施例的示例性电子设备的结构框图。
具体实施方式
[0018]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0019]在本公开中，除非另有说明，否则使用术语“第一”、“第二”等来描述各种要素不意图限定这些要素的位置关系、时序关系或重要性关系，这种术语只是用于将一个要素与另一要素区分开。在一些示例中，第一要素和第二要素可以指向该要素的同一实例，而在某些情况下，基于上下文的描述，它们也可以指代不同实例。
[0020]在本公开中对各种所述示例的描述中所使用的术语只是为了描述特定示例的目的，而并非旨在进行限制。除非上下文另外明确地表明，如果不特意限定要素的数量，则该要素可以是一个也可以是多个。此外，本公开中所使用的术语“和/或”涵盖所列出的项目中的任何一个以及全部可能的组合方式。
[0021]下面将结合附图详细描述本公开的实施例。
[0022]图1示出了根据本公开的实施例可以将本文描述的各种方法和装置在其中实施的示例性系统100的示意图。参考图1，该系统100包括一个或多个客户端设备101、102、103、104、105和106、服务器120以及将一个或多个客户端设备耦接到服务器120的一个或多个通信网络110。客户端设备101、102、103、104、105和106可以被配置为执行一个或多个应用程序。
[0023]在本公开的实施例中，服务器120可以运行使得能够执行任务处理方法的一个或多个服务或软件应用。
[0024]在某些实施例中，服务器120还可以提供可以包括非虚拟环境和虚拟环境的其他服务或软件应用。在某些实施例中，这些服务可以作为基于web的服务或云服务提供，例如在软件即服务(SaaS)模型下提供给客户端设备101、102、103、104、105和/或106的用户。
[0025]在图1所示的配置中，服务器120可以包括实现由服务器120执行的功能的一个或多个组件。这些组件可以包括可由一个或多个处理器执行的软件组件、硬件组件或其组合。操作客户端设备101、102、103、104、105和/或106的用户可以依次利用一个或多个客户端应
用程序来与服务器120进行交互以利用这些组件提供的服务。应当理解，各种不同的系统配置是可能的，其可以与系统100不同。因此，图1是用于实施本文所描述的各种方法的系统的一个示例，并且不旨在进行限制。
[0026]用户可以使用客户端设备101、102、103、104、105和/或106来实现针对目标模型的任务处理。客户端设备可以提供使客户端设备的用户能够与客户端设备进行交互的接口。客户端设备还可以经由该接口向用户输出信息。尽管图1仅描绘了六种客户端设备，但是本领域技术人员将能够理解，本公开可以支持任何数量的客户端设备。
[0027]客户端设备101、102、103、104、105和/或106可以包括各种类型的计算机设备，例如便携式手持设备、通用计算机(诸如个人计算机和膝上型计算机)、工作站计算机、可穿戴设备、智能屏设备、自助服务终端设备、服务机器人、游戏系统、瘦客户端、各种消息收发设备、传感器或其他感测设备等。这些计算机设备可以运行各种类型和版本的软件应用程序和操作系统，例如MICROSOFT Windows、APPL本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种任务处理方法，包括：从调用地址获取目标模型以及与所述目标模型相关的参数；对所述目标模型进行转换，以得到适用于多个模型框架的兼容模型；以及基于与所述目标模型相关的参数，利用所述兼容模型执行任务处理。2.根据权利要求1所述的方法，其中，对所述目标模型进行转换，以得到适用于多个模型框架的兼容模型包括：将所述目标模型封装为预设的兼容格式，以得到所述兼容模型。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个模型框架包括用于训练得到所述目标模型的第一模型框架，以及不同于所述第一模型框架的第二模型框架。4.根据权利要求1所述的方法，还包括：配置执行任务处理所需的目标处理算法，所述基于与所述目标模型相关的参数，利用所述兼容模型执行任务处理，包括：基于与所述目标模型相关的参数和所述目标处理算法，利用所述兼容模型执行任务处理。5.根据权利要求1
‑
4中任一项所述的方法，还包括：校验所述调用地址，其中，响应于所述调用地址通过校验，从所述调用地址获取所述目标模型。6.根据权利要求1
‑
4中任一项所述的方法，其中，与所述目标模型相关的参数包括所述目标模型相应的目标输入数据结构和/或目标输出数据结构。7.根据权利要求6所述的方法，其中，利用所述兼容模型执行任务处理包括：获取待处理的初始数据；检测所述初始数据的数据结构是否符合所述目标输入数据结构；响应于所述初始数据的数据结构符合所述目标输入数据结构，基于所述初始数据获取所述兼容模型的输入数据；或，获取待处理...
【专利技术属性】
技术研发人员：李亮，林湘粤，梁阳，乔爽爽，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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