模型处理方法技术

本申请公开了一种模型处理方法

【技术实现步骤摘要】
模型处理方法、装置、网络侧设备及可读存储介质


[0001]本申请属于通信
，具体涉及一种模型处理方法
、
装置
、
网络侧设备及可读存储介质
。

技术介绍

[0002]目前，网元进行注册时，通常通过在注册请求消息中携带网元的基本信息，例如地址
、
类型和能力信息等，网元注册后可以被其他网元发现
。
例如，针对分析任务，某一网元可以通过注册的基本信息发现注册网元，并调用注册网元中的模型针对分析执行相应的推理，由于网元在注册时仅携带基本信息进行注册，在调用注册网元中的模型针对分析执行相应的模型推理时，可能会导致推理结果的准确度较差，无法满足分析任务的需求
。
因此，现有技术中存在调用其他网元中的模型进行模型推理的可靠性较差的问题
。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供一种模型处理方法
、
装置
、
网络侧设备及可读存储介质，能够解决模型推理的可靠性较差的问题
。r/>[0004]第本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种模型处理方法，其特征在于，包括：第一网元向第二网元发送注册请求消息，所述注册请求消息包括所述第一网元的能力信息，所述能力信息包括模型数量信息和模型信息中的至少一项；所述第一网元从所述第二网元接收注册请求响应消息；其中，所述模型数量信息用于指示所述第一网元支持的与分析任务标识对应的模型的数量；所述模型信息包括第一网元支持的与分析任务标识对应的模型的以下至少一种信息：模型标识；模型性能信息；模型大小，所述模型大小用于指示存储或运行模型需要的存储空间；推理时长，所述推理时长用于指示基于模型进行模型推理操作所需的时长；训练数据来源信息，所述训练数据来源信息用于指示模型在训练阶段所使用的训练数据来源的位置信息和网元信息中的至少一项；训练数据时间信息，所述训练数据时间信息用于指示模型在训练阶段所使用的训练数据的产生的时间
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一网元从所述第二网元接收注册请求响应消息之后，所述方法还包括：所述第一网元从第三网元接收第一请求消息，所述第一请求消息用于获取可用于执行目标分析任务的目标模型；所述第一网元向所述第三网元发送第一请求响应消息，所述第一请求响应消息包括所述目标模型和用于获取所述目标模型的地址信息中的至少一项
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一请求消息包括所述目标分析任务的分析任务标识和模型限定信息，所述模型限定信息包括以下至少一项：模型的数量的限定信息；模型标识的限定信息；模型性能信息的限定信息；模型大小的限定信息；推理时长的限定信息；训练数据来源的限定信息；训练数据时间的限定信息
。4.
根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述模型性能信息包括以下至少一项：第一性能信息，所述第一性能信息用于指示模型在训练阶段能达到的性能；第二性能信息，所述第二性能信息用于指示模型在推理阶段能达到的性能
。5.
根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一性能信息包括模型在训练时的以下至少一项信息：第一性能指标
、
第一性能指标的计算方法
、
第一时间信息
、
第一数值和第一结果；其中，所述第一性能指标包括训练时准确度和训练时误差值中的至少一项，所述第一时间信息包括计算所述第一性能指标对应的时间信息，所述第一数值用于表示计算所述第一性能指标所用的数据数量，所述第一结果为基于多个所述第一性能指标计算获得的结
果值
。6.
根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第二性能信息包括模型在实际使用时的以下至少一项信息：第二性能指标
、
第二性能指标的计算方法
、
第二时间信息
、
第二数值和第二结果；其中，所述第二性能指标包括实际使用时准确度和实际使用时误差值中的至少一项，所述第二时间信息包括计算所述第二性能指标对应的时间信息，所述第二数值用于表示计算所述第二性能指标所用的数据数量，所述第二结果为基于多个所述第二性能指标计算获得的结果值
。7.
一种模型处理方法，其特征在于，包括：第二网元从第一网元接收注册请求消息，所述注册请求消息包括所述第一网元的能力信息；所述第二网元储存所述能力信息，并向所述第一网元发送注册请求响应消息；其中，所述能力信息包括模型数量信息和模型信息中的至少一项；所述模型数量信息用于指示所述第一网元支持的与分析任务标识对应的模型的数量；所述模型信息包括第一网元支持的与分析任务标识对应的模型的以下至少一种信息：模型标识；模型性能信息；模型大小，所述模型大小用于指示存储或运行模型需要的存储空间；推理时长，所述推理时长用于指示基于模型进行模型推理操作所需的时长；训练数据来源信息，所述训练数据来源信息用于指示模型在训练阶段所使用的训练数据来源的位置信息和网元信息至少一项；训练数据时间信息，所述训练数据时间信息用于指示模型在训练阶段所使用的训练数据的产生的时间
。8.
根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述第二网元储存所述能力信息，并向所述第一网元发送注册请求响应消息之后，所述方法还包括：所述第二网元从第三网元接收第二请求消息，所述第二请求消息包括目标分析任务的分析任务标识；所述第二网元基于所述第二请求消息确定
N
个第一网元，所述
N
个第一网元为能够提供可用于执行所述目标分析任务的模型的第一网元，
N
为正整数；所述第二网元向所述第三网元发送第二请求响应消息，所述第二请求响应消息用于指示所述
N
个第一网元
。9.
根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述第二请求消息还包括目标要求信息，所述
N
个第一网元中的任一个第一网元满足所述目标要求信息，其中，所述目标要求信息包括以下至少一项：模型的数量的要求信息；模型标识的要求信息；模型性能信息的要求信息；模型大小的要求信息；推理时长的要求信息；训练数据来源的要求信息；
训练数据时间的要求信息
。10.
根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述第二请求响应消息包括所述
N
个第一网元的标识信息和所述
N
个第一网元的地址信息中的至少一项
。11.
根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述第二请求响应消息还包括所述
N
个第一网元中每一第一网元对应的有效时间
。12.
根据权利要求7至
11
中任一项所述的方法，其特征在于，所述模型性能信息包括以下至少一项：第一性能信息，所述第一性能信息用于指示模型在训练阶段能达到的性能；第二性能信息，所述第二性能信息用于指示模型在推理阶段能达到的性能
。13.
根据权利要求
12
所述的方法，其特征在于，所述第一性能信息包括模型在训练时的以下至少一项信息：第一性能指标
、
第一性能指标的计算方法
、
第一时间信息
、
第一数值和第一结果；其中，所述第一性能指标包括训练时准确度和训练时误差值中的至少一项，所述第一时间信息包括计算所述第一性能指标对应的时间信息，所述第一数值用于表示计算所述第一性能指标所用的数据数量，所述第一结果为基于多个所述第一性能指标计算获得的结果值
。14.
根据权利要求
12
所述的方法，其特征在于，所述第二性能信息包括模型在实际使用时的以下至少一项信息：第二性能指标
、
第二性能指标的计算方法
、
第二时间信息
、
第二数值和第二结果；其中，所述第二性能指标包括实际使用时准确度和实际使用时误差值中的至少一项，所述第二时间信息包括计算所述第二性能指标对应的时间信息，所述第二数值用于表示计算所述第二性能指标所用的数据数量，所述第二结果为基于多个所述第二性能指标计算获得的结果值
。15.
一种模型处理方法，其特征在于，包括：第三网元向第二网元发送第二请求消息，所述第二请求消息包括目标分析任务的分析任务标识；所述第三网元从所述第二网元接收第二请求响应消息，所述第二请求响应消息用于指示
N
个第一网元，所述
N
个第一网元为能够提供可用于执行所述目标分析任务的模型的第一网元，
N
为正整数；所述第三网元向所述
N
个第一网元中的目标网元发送第一请求消息；所述第三网元从所述目标网元接收第一请求响应消息，所述第一请求响应消息包括目标模型和用于获取所述目标模型的地址信息中的至少一项，所述目标模型可用于执行所述目标分析任务
。16.
根据权利要求
15
所述的方法，其特征在于，所述第一请求消息包括所述目标分析任务的分析任务标...

【专利技术属性】
技术研发人员：程思涵，吴晓波，崇卫微，
申请(专利权)人：维沃移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：