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【技术实现步骤摘要】
本申请涉及信息处理,尤其涉及一种云边端ai模型管理方法、存储介质、电子设备。
技术介绍
1、水电行业是一个关键的基础产业,其重要性在于水资源管理和电力供应对社会经济发展至关重要。随着科技的不断进步,人工智能(ai)技术在水电行业中的应用逐渐崭露头角,这些ai模型被广泛用于数据分析、预测、设备监控和决策支持,以提高水电系统的效率、可靠性和运营管理。
2、在水电行业中,ai模型的训练和部署是关键步骤,以确保其在实际运营中发挥最大的潜力。例如,一个用于水电站设备故障检测的ai模型需要经过训练,然后部署到现场设备上,以实时监测设备状态并预测潜在故障。这些模型的有效管理和部署对水电行业的可持续发展至关重要。
3、然而,目前在水电行业中,ai模型的在边端设备的部署仍然存在一些挑战。传统的模型部署方法可能涉及复杂的编程和配置部署过程,不仅需要专业的技能和大量的时间,还需在现场设备进行部署。此外,ai模型的更新和版本控制也可能变得混乱,模型部署后的启停和删除等管理工作也比较麻烦。
技术实现思路
1、本申请提供一种云边端ai模型管理方法、存储介质、电子设备,以解决相关技术中存在的问题。
2、第一方面,本专利技术提供一种云边端ai模型管理方法,包括响应于边端设备的配置请求,基于所述配置请求指示的内容配置边端设备;基于接收到模型服务部署请求,配置服务部署所需的配置信息,并在kubernetes创建服务部署集;监听所述服务部署集的状态变化,并将所述状态变化进行回调。
...【技术保护点】
1.一种云边端AI模型管理方法,包括:
2.根据权利要求1所述的云边端AI模型管理方法,其特征在于,所述响应于边端设备的配置请求,基于所述配置请求指示的内容配置边端设备包括:
3.根据权利要求2所述的云边端AI模型管理方法,其特征在于,所述响应于边端设备的配置请求,基于所述配置请求指示的内容配置边端设备还包括:
4.根据权利要求1所述的云边端AI模型管理方法,其特征在于,在Kubernetes创建AI模型服务部署集包括:
5.根据权利要求4所述的云边端AI模型管理方法,其特征在于,监听所述服务部署集的状态变化,并将所述状态变化进行回调包括:
6.根据权利要求5所述的云边端AI模型管理方法,其特征在于,所述方法还包括:
7.根据权利要求1所述的云边端AI模型管理方法,其特征在于,所述方法还包括:
8.根据权利要求1所述的云边端AI模型管理方法,其特征在于,所述方法还包括:
9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述权利要求1
10.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现上述权利要求1~7任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种云边端ai模型管理方法,包括:
2.根据权利要求1所述的云边端ai模型管理方法,其特征在于,所述响应于边端设备的配置请求,基于所述配置请求指示的内容配置边端设备包括:
3.根据权利要求2所述的云边端ai模型管理方法,其特征在于,所述响应于边端设备的配置请求,基于所述配置请求指示的内容配置边端设备还包括:
4.根据权利要求1所述的云边端ai模型管理方法,其特征在于,在kubernetes创建ai模型服务部署集包括:
5.根据权利要求4所述的云边端ai模型管理方法,其特征在于,监听所述服务部署集的状态变化,并将所述状态变化进行回调包括:<...
【专利技术属性】
技术研发人员:张保虎,王嵘,宋华婷,綦晓杰,马勇,尹海华,贾煜逸,刘至阳,吴承霖,徐宗泽,龙辰,
申请(专利权)人:新疆新华水电投资股份有限公司,
类型:发明
国别省市:
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