【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能服务开发领域，具体来说是一种基于实时流数据的算法模型推理服务敏捷开发方法。
技术介绍
1、随着人工智能技术的不断发展，算法模型推理在各个领域得到了广泛应用。面对实时流数据的处理，面临着采集处理数据量巨大、采集协议不标准、传输带宽巨大、安全性不强等等困难，同时传统的算法模型推理服务面对这些数据开发过程中，需要进行大量和复杂的数据预处理、特征提取、模型训练等繁琐的工作，开发周期长、效率低、难以维护。同时，传统的算法模型推理开发过程中，往往只会处理离散数据，无法实时响应数据综合变化，限制了算法模型推理的应用场景。对于开发人员来讲,只需要关注算法模型的推理过程,而不需要关心数据流如何采集、转发和存储等，降低开发难度。
2、为了解决这些问题，本专利提出了一种基于实时流数据的算法模型推理服务敏捷开发方法，通过对实时流数据采集处理，快速构建、优化、部署算法模型，提高了算法模型推理的效率和可靠性：
3、1、实时流数据数据量大、接入复杂：数据量大：实时流数据是指不断产生、传输的数据流，数据量通常很大，对于接收和处理数据的设备和系统要求较高，需要具备足够的存储和计算资源，接入复杂：实时流数据来源广泛，可能来自多个传感器、设备或系统，数据格式和协议也各不相同，数据接入的过程比较复杂，需要进行数据清洗、转换等操作，同时还要保证数据的实时性和准确性。数据质量不稳定：实时流数据可能存在噪声、异常值或缺失值等问题，这会对数据的质量和准确性造成影响。处理实时流数据需要考虑如何有效地过滤和修复这些问题，以保证数据的可
4、2、实时流数据的算法模型推理任务管理复杂，管理难度大：算法模型的选择：实时流数据处理通常需要使用各种不同类型的算法模型来进行预测、分类、聚类等任务。如何选择合适的算法模型，需要根据具体业务场景、数据特性和性能要求等因素来进行综合评估和选择。模型训练和优化：对于实时流数据处理，模型训练和优化是一个持续的过程，需要不断地对数据进行监控和反馈，及时更新和调整算法模型的参数和结构，以保证模型的准确性和稳定性。模型推理和服务管理：实时流数据的算法模型推理需要具备高速和可扩展的特性，同时还需要进行服务监控、容灾和故障排查等工作，以保证算法模型的可靠性和稳定性。硬件设备和资源管理：实时流数据处理需要使用大量的计算资源和存储资源，需要采用分布式系统和云计算平台等技术手段来进行资源管理和优化，以提高系统的性能和效率
5、3、推理框架多样，开发者学习成本高：多样性和复杂性：实时流数据处理领域存在多个推理框架，如tensorflow、pytorch、apache flink等，每个框架都有自己的语法、api和工作方式。开发者需要花费时间和精力去学习和掌握不同框架的使用方法和最佳实践。更新和演进：推理框架随着时间推移会不断更新和演进，引入新的功能、接口和优化。开发者需要跟踪和适应这些变化，以保持技术的更新和提升。技能需求和培训成本：为了使用和开发实时流数据处理的推理框架，开发者需要具备相应的技能和知识。这可能需要投入大量的时间和资源来进行培训和学习，以满足业务需求。跨领域知识要求：实时流数据处理通常涉及多个领域，包括机器学习、数据工程、分布式计算等。开发者需要具备跨领域的知识和技能，以有效地应用推理框架进行实时流数据处理
6、4、服务部署复杂，测试环境搭建繁琐：多组件集成：实时流数据处理通常涉及多个组件的集成，如数据源、处理逻辑、存储引擎、可视化等。将这些组件整合到一个稳定和高效的系统中需要进行大量的配置和调试工作，增加了部署的复杂性。环境依赖：实时流数据处理对硬件环境、软件版本、网络设置等方面有较高的要求，需要保证各个组件和环境之间的兼容性和稳定性，这增加了测试环境搭建的繁琐度。弹性和伸缩性：实时流数据处理通常需要具备弹性和伸缩性，以应对数据量的变化和业务需求的波动。部署和测试这样的弹性系统需要考虑更多的因素和情况，增加了部署和测试的复杂度。
7、5、无法直观地展示算法模型推理的流程和结果，降低开发者调试和优化效率：难以理解的推理过程：实时流数据处理中的推理过程通常由多个组件和算法模型构成，其中每个组件和模型都有各自的输入、输出和执行流程，这使得推理过程难以直观地理解和跟踪。缺乏可视化工具：实时流数据处理中缺乏针对推理过程和结果的可视化工具，开发者往往只能通过日志、调试器等方式来获取和分析推理结果，这增加了调试和优化的困难度。调试和优化周期长：由于推理过程和结果难以直观地展示和理解，开发者需要通过不断的调试和优化来逐步改进模型和系统，这通常需要花费较长时间和精力。可重复性差：由于推理过程和结果难以直观地展示和记录，开发者很难准确地重现问题和调试过程，这增加了调试和优化的难度和复杂度。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供一种基于实时流数据的算法模型推理服务敏捷开发方法，可以有效解决
技术介绍
中的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术采取的技术方案为：
3、一种基于实时流数据的算法模型推理服务敏捷开发方法，包括算法模型推理任务管理；流数据采集综合处理；算法模型推理；推理结果数据后处理；自动化测试和部署；可视化界面。算法模型推理任务管理：本方法提供算法模型推理任务管理组件，通过该组件提供包括算法模型推理任务的全生命周期管理，同时可根据算法模型推理任务状态，即初始状态、就绪状态、运行状态、停止状态；进行不同的管理任务流程，并将管理控制信号通过消息总线下发至相关处理组件中，用来保障任务控制的实时性和可扩展性。流数据采集综合处理：本框架采用微服务插件化技术，面对不同协议的流数据接入方式以及处理方式不一样等痛点，主要由数据多协议接入模块、数据转换模块、数据预处理模块、数据作业速度控制模块等多个模块组成，在流式数据处理模式里，数据持续到达，系统及时处理新到达的数据，并不断产生输出。同时为了保障算法推理的性能，在此插件中，流数据需完成由内存数据拷贝到gpu的显存中，并完成推理的数据预处理环节，并将处理后的数据发送至数据总线中，由后续处理插件再进行分析使用。算法模型推理：本框架提供了一系列算法模型推理组件，包括预处理、特征提取、模型训练、模型评估等组件，可以快速构建、优化、部署算法模型。同时，这些组件可以根据实际需求进行组合，形成不同的算法模型推理流程。同时该方法提供适配不同推理框架层级的统一推理接口，基于ncnn、mnn、paddlelite等多种常用端侧推理框架进行了接口的统一封装。基于统一接本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于实时流数据的算法模型推理服务敏捷开发方法，其特征在于：本专利涉及一种基于深度学习构建多任务计算机视觉应用服务的方法，该方法主要通过以下步骤实现：步骤S101：算法模型推理任务管理；步骤S102：流数据采集综合处理；步骤S103：算法模型推理；步骤S104：推理结果数据后处理；步骤S105：自动化测试和部署；为了确保算法模型推理的准确性和稳定性，此步骤将对算法模型进行自动化测试和部署；通过使用自动化测试工具和技术，可以快速地检测和修复可能的错误或问题，从而提高算法模型推理的可靠性和稳定性；自动化部署可以将最新的算法模型快速地应用到生产环境中，从而提高整体的服务质量和效率；本专利所述的方法可以广泛应用于各种需要实时处理大量流数据的场景，通过使用本专利所述的方法，可以提高对实时流数据处理和算法模型推理的效率和准确性，从而更好地满足实际应用的需求。
2.根据权利要求书1所述的一种基于实时流数据的算法模型推理服务敏捷开发方法，其特征在于：所述在步骤S101中，对于算法模型推理任务，该方法支持全生命周期管理以及多任务状态控制能力，这意味着可以对每个单独的推理任务进行详
3.根据权利要求书1所述的一种基于实时流数据的算法模型推理服务敏捷开发方法，其特征在于：所述在步骤S102中，该方法能够处理多种协议类型的流数据作为数据输入源，这意味着，无论流数据来自何种协议，该方法都能够适应并处理，在接收到来自消息总线的推理任务所需的流数据时，系统会自动识别数据的协议类型，并自动选择相应的数据解析协议进行解析，这一过程中，数据解析协议的自动选择是关键，它可以确保数据的准确和高效解析，为后续处理打下坚实基础，在解析完成后，数据会经过分帧处理，使得原始数据流被划分为一个个独立的数据帧，方便后续处理，接下来是数据的清理和预处理，这两个步骤确保了数据的质量和适应性，清理主要是去除数据中的噪声和冗余，预处理则是为了使得数据更适应后续的算法模型推理，经过这些处理后的数据，会被发送至数据总线，准备进入下一阶段的处理，这样的处理方式极大地提高了数据处理的效率和准确性，同时也降低了人工干预的需求，实现了数据的自动化处理，为实时流数据的处理提供了有力支持。
4.根据权利要求书1所述的一种基于实时流数据的算法模型推理服务敏捷开发方法，其特征在于：所述在步骤S103中，算法模型推理的实现过程中，用户可以创建多个插件，这些插件可以根据实际需求定制和扩展，每个插件可以完成特定的数据处理或模型推理任务，这些插件可以按照特定的顺序串连起来，形成一个完整的流水线，通过编排多个模型到一个流水线，可以实现对多个模型的联合推理，从而提高了整体的处理效率和准确性，该方法还提供了一系列的算法模型推理组件，这些组件提供了统一的推理接口，可以适配不同的推理框架层级，这些组件可以根据算法模型的具体实际情况形成不同的算法模型推理流程，例如，对于一些需要复杂计算和处理的算法模型，可以使用高性能的推理组件来实现高效的推理；对于一些需要快速响应的算法模型，可以使用轻量级的推理组件来实现快速的推理，通过这种方式，用户可以更加灵活地构建和定制自己的算法模型推理服务，从而更好地满足实际应用的需求，同时，该方法还提供了自动化测试和部署的功能，可以对算法模型推理进行全面的测试和优化，确保其准确性和稳定性。
5.根据权利要求书1所述的一种基于实时流数据的算法模型推理服务敏捷开发方法，其特征在于：所述在步骤S104中，该方法提供了推理结果数据的统一后处理和封装能力，在完成算法模型推理后，得到的推理结果数据需要进行进一步的处理和封装，以便能够被其他应用或界面所使用，该方法可以自动将推理结果数据封装为CloudEvent标准发送协议，CloudEvent是一种开放标准的发布/订阅消息传递模式，用于构建分布式云应用程序，通过使用CloudEvent标准，可以实现对推理结果数据的标准化封装和传输，同时，该方法还提供了多种类型的发送协议供用...
【技术特征摘要】
1.一种基于实时流数据的算法模型推理服务敏捷开发方法，其特征在于：本专利涉及一种基于深度学习构建多任务计算机视觉应用服务的方法，该方法主要通过以下步骤实现：步骤s101：算法模型推理任务管理；步骤s102：流数据采集综合处理；步骤s103：算法模型推理；步骤s104：推理结果数据后处理；步骤s105：自动化测试和部署；为了确保算法模型推理的准确性和稳定性，此步骤将对算法模型进行自动化测试和部署；通过使用自动化测试工具和技术，可以快速地检测和修复可能的错误或问题，从而提高算法模型推理的可靠性和稳定性；自动化部署可以将最新的算法模型快速地应用到生产环境中，从而提高整体的服务质量和效率；本专利所述的方法可以广泛应用于各种需要实时处理大量流数据的场景，通过使用本专利所述的方法，可以提高对实时流数据处理和算法模型推理的效率和准确性，从而更好地满足实际应用的需求。
2.根据权利要求书1所述的一种基于实时流数据的算法模型推理服务敏捷开发方法，其特征在于：所述在步骤s101中，对于算法模型推理任务，该方法支持全生命周期管理以及多任务状态控制能力，这意味着可以对每个单独的推理任务进行详细的规划和管理，从任务的创建、执行、监控到完成，都可以进行全面的掌控，同时，这种方法还支持同时处理多个任务，并且能够根据任务的优先级、执行状态等进行灵活的控制和管理，在请求推理任务发布方面，该方法使用http+restful的方式进行同步请求，这种方式可以确保请求的可靠性和稳定性，同时还可以对请求进行详细的追踪和监控，通过使用标准的http协议，可以方便地与其他系统或服务进行集成和交互，从而扩展和增强整个系统的功能和性能，通过这种方式，可以实现对算法模型推理任务的高效管理和控制，从而更好地满足实时流数据处理的需求，提高整体的处理效率和质量，这种方法在各种需要处理大量流数据的场景中都具有广泛的应用前景，如智能交通、金融风控、环境监测等。
3.根据权利要求书1所述的一种基于实时流数据的算法模型推理服务敏捷开发方法，其特征在于：所述在步骤s102中，该方法能够处理多种协议类型的流数据作为数据输入源，这意味着，无论流数据来自何种协议，该方法都能够适应并处理，在接收到来自消息总线的推理任务所需的流数据时，系统会自动识别数据的协议类型，并自动选择相应的数据解析协议进行解析，这一过程中，数据解析协议的自动选择是关键，它可以确保数据的准确和高效解析，为后续处理打下坚实基础，在解析完成后，数据会经过分帧处理，使得原始数据流被划分为一个个独立的数据帧，方便后续处理，接下来是数据的清理和预处理，这两个步骤确保了数据的质量和适应性，清理主要是去除数据中的噪声和冗余，预处理则是为了使得数据更适应后续的算法模型推理，经过这些处理后的数据，会被发送至数据总线，准备进入下一阶段的处理，这样的处理方式极大地提高了数据处理的效率和准确性，同时也降低了人工干预的需求，实现了数据的自动化处理，为实时流数据的处理提供了有力支持。
4.根据权利要求书1所述的一种...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨镇铭，安晓博，孙兴艳，
申请(专利权)人：浪潮云信息技术股份公司，
类型：发明
国别省市：
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