一种基于任务的智能分析模型编排调用系统及调用方法技术方案

本申请提出一种基于任务的智能分析模型编排调用系统及调用方法，包括任务声明定和任务解析执行。利用任务声明定义将数据源和模型算法解耦、模型算法和业务应用逻辑解耦，将数据源、模型运算等封装成算子，通过编排将数据源、模型运算结果按需组合在一起封装成任务；在利用任务解析执行，通过调用智能分析模型和算子满足用户的需求，完成模型算法和应用逻辑的解耦，实现了模型算法快速支持不同的应用逻辑。本发明专利技术以任务为单位支撑上层应用满足应用需求，从而提高了智能分析模型的灵活性和可扩展性，满足应用快速迭代变更的需求。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能、和自然语言处理领域，具体涉及一种基于任务的智能分析模型编排调用系统及调用方法。

技术介绍

1、当前，随着人工智能产业的蓬勃发展，人工智能分析算法可快速面向人们所需的场景进行定制研发、快速部署上线，如安全生产监控场景下安全帽、防护服等模型识别等。这些模型往往被部署到摄像头硬件中，或者是和应用系统紧密结合在一起。这导致了当业务逻辑发生变化时，比如对新数据源进行扩充或者业务目标调整时，往往需要对整个模型进行重新调整后再上线，已经不能满足业务快速迭代变更的需要。

技术实现思路

1、为了解决现有技术所存在的问题，本专利技术提供一种基于任务的智能分析模型编排调用系统，包括：

2、任务声明模块：用于将要编排的任务所涉及的至少一种数据源和智能分析模型算法进行解耦并声明；并将各声明组合形成任务声明文件；

3、任务执行模块：用于根据用户的请求获取对应的任务声明文件，将所述任务声明文件实例化后进行解析得到若干可执行的单元，以及对各单元的调度顺序；

4、其中，所述若干可执行本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于任务的智能分析模型编排调用系统，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述任务声明模块包括：

3.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述任务执行模块包括

4.一种基于任务的智能分析模型编排调用方法，其特征在于，包括：

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将要编排的任务所涉及的至少一种数据源和智能分析模型算法进行解耦并声明，包括：

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将各元素组合形成任务声明文件，包括：

7.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据用户的请求获取对...

【技术特征摘要】

1.一种基于任务的智能分析模型编排调用系统，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述任务声明模块包括：

3.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述任务执行模块包括

4.一种基于任务的智能分析模型编排调用方法，其特征在于，包括：

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将要编排的任务所涉及的至少一种数据源和智能分析模型算法进行解耦并声明，包括：

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将各元素组合形成任务声明文件，包括：

7.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根...

【专利技术属性】
技术研发人员：尚舵，何慧虹，宋紫嫣，
申请(专利权)人：中国工业互联网研究院，
类型：发明
国别省市：