【技术实现步骤摘要】
本申请涉及网络服务，特别是涉及一种模型订阅转移方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
1、3gpp(3rd generation partnership project，第三代合作伙伴计划)中定义的模型训练逻辑功能(即nwdaf containing mtlf(model training logic function，模型训练逻辑功能))对外提供ml(machine learning，机器学习)模型的订阅服务，分析逻辑功能(即nwdaf containing anlf(analytics logical function，分析逻辑功能))通过该订阅服务获取所需机器学习模型，订阅关系一旦形成，模型训练逻辑实体可持续监控被订阅机器学习模型，并在有需要时重训练机器学习模型并通知分析逻辑功能。
2、但现有的，若模型训练逻辑功能不能满足提供机器学习模型的订阅服务的条件时(例如机器学习模型故障或负载较大时)，分析逻辑实体需重新寻找新的模型训练逻辑功能，并重新通过机器学习模型的订阅服务，获取新的机器学习模型，以便对外持续提供分析服...
【技术保护点】
1.一种模型订阅转移方法，其特征在于，应用于第一模型训练逻辑功能，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述订阅转移请求包括所述目标机器学习模型的模型信息和所述目标机器学习模型的订阅信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标机器学习模型的模型信息包括所述目标机器学习模型的模型文件和模型地址中的至少一种，以及所述目标机器学习模型的模型标识。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标机器学习模型的订阅信息包括订阅服务订单标识、接收目标机器学习模型的地址信息、所述目标机器学习模型的模型标识和模...
【技术特征摘要】
1.一种模型订阅转移方法，其特征在于，应用于第一模型训练逻辑功能，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述订阅转移请求包括所述目标机器学习模型的模型信息和所述目标机器学习模型的订阅信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标机器学习模型的模型信息包括所述目标机器学习模型的模型文件和模型地址中的至少一种，以及所述目标机器学习模型的模型标识。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标机器学习模型的订阅信息包括订阅服务订单标识、接收目标机器学习模型的地址信息、所述目标机器学习模型的模型标识和模型属性信息中至少一种。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测所述第一模型训练逻辑功能是否满足模型订阅转移条件，包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述功能状态信息包括所述第一模型训练逻辑功能的运行状态信息和负载状态信息中的至少一种。
9.一种模型订阅转移方法，其特征在于，应用于第二模型训练逻辑功能，所述方法包括：
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述订阅转移请求包括所述目标机器学习模型的模型信息和所述目标机器学习模型的订阅信息。
【专利技术属性】
技术研发人员：何晓武，阳志明，张沁宇，梁广贤，刘嘉裕，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司技术创新中心，
类型：发明
国别省市：
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