【技术实现步骤摘要】
本申请属于通信，具体涉及一种数据处理方法、装置、终端及网络侧设备。
技术介绍
1、随着人工智能(artificial intelligence，ai)技术的不断发展，越来越多的处理任务可以通过ai模型进行处理，例如，终端可以通过ai模型进行图像处理、信道预测等。然而，目前网络侧设备往往仅是基于终端侧处理任务的变化情况为终端更新ai模型，容易导致终端基于更新后的ai模型难以有效的对处理任务(即ai任务)相关的数据进行处理。可见，在现有技术中存在网络侧为终端侧更新ai模型的准确性较差的问题。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种数据处理方法、装置、终端及网络侧设备，能够解决现有技术中网络侧为终端侧更新ai模型的准确性较差的问题。
2、第一方面，提供了一种数据处理方法，该方法包括：
3、终端向网络侧设备发送第一信息，其中，所述第一信息包括模型更新请求和所述终端的能力信息，所述模型更新请求用于请求对所述终端对应的人工智能ai模型进行更新，所述终端的能力信息用于所述网络侧设备更新所述终端对应的ai模型；
4、所述终端从所述网络侧设备接收第一ai模型，其中，所述第一ai模型用于目标ai任务；
5、所述终端基于所述第一ai模型对第一数据进行处理，得到第一处理结果，其中，所述第一数据为所述目标ai任务对应的数据。
6、第二方面，提供了一种数据处理装置，该装置应用于终端，该装置包括：
7、第一发送模块，用于向网络侧设备发送第一
8、第一接收模块，用于从所述网络侧设备接收第一ai模型，其中，所述第一ai模型用于目标ai任务；
9、处理模块，用于基于所述第一ai模型对第一数据进行处理，得到第一处理结果，其中，所述第一数据为所述目标ai任务对应的数据。
10、第三方面，提供了一种数据处理方法，该方法包括：
11、网络侧设备从终端接收第一信息，其中，所述第一信息包括所述终端的能力信息；
12、所述网络侧设备根据所述终端的能力信息确定第一人工智能ai模型，其中，所述第一ai模型用于目标ai任务；
13、所述网络侧设备向所述终端发送所述第一ai模型。
14、第四方面，提供了一种数据处理装置，该装置应用于网络侧设备，该装置包括：
15、第一接收模块，用于从终端接收第一信息，其中，所述第一信息包括所述终端的能力信息；
16、确定模块，用于根据所述终端的能力信息确定第一人工智能ai模型，其中，所述第一ai模型用于目标ai任务；
17、第一发送模块，用于向所述终端发送所述第一ai模型。
18、第五方面，提供了一种终端，该终端包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。
19、第六方面，提供了一种终端，包括处理器及通信接口，其中，所述通信接口用于向网络侧设备发送第一信息，其中，所述第一信息包括模型更新请求和所述终端的能力信息，所述模型更新请求用于请求对所述终端对应的人工智能ai模型进行更新，所述终端的能力信息用于所述网络侧设备更新所述终端对应的ai模型；从所述网络侧设备接收第一ai模型，其中，所述第一ai模型用于目标ai任务；所述处理器用于基于所述第一ai模型对第一数据进行处理，得到第一处理结果，其中，所述第一数据为所述目标ai任务对应的数据。
20、第七方面，提供了一种网络侧设备，该网络侧设备包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第三方面所述的方法的步骤。
21、第八方面，提供了一种网络侧设备，包括处理器及通信接口，其中，所述通信接口用于从终端接收第一信息，其中，所述第一信息包括所述终端的能力信息；所述处理器用于根据所述终端的能力信息确定第一人工智能ai模型，其中，所述第一ai模型用于目标ai任务；所述通信接口还用于向所述终端发送所述第一ai模型。
22、第九方面，提供了一种数据处理系统，包括：终端及网络侧设备，所述终端可用于执行如第一方面所述的数据处理方法的步骤，所述网络侧设备可用于执行如第三方面所述的数据处理方法的步骤。
23、第十方面，提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤，或者实现如第三方面所述的方法的步骤。
24、第十一方面，提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现如第一方面所述的方法的步骤，或实现如第三方面所述的方法的步骤。
25、第十二方面，提供了一种计算机程序/程序产品，所述计算机程序/程序产品被存储在存储介质中，所述计算机程序/程序产品被至少一个处理器执行以实现如第一方面所述的方法的步骤，或实现如第三方面所述的方法的步骤。
26、在本申请实施例中，终端向网络侧设备发送第一信息，其中，所述第一信息包括模型更新请求和所述终端的能力信息，所述模型更新请求用于请求对所述终端对应的人工智能ai模型进行更新，所述终端的能力信息用于所述网络侧设备更新所述终端对应的ai模型；所述终端从所述网络侧设备接收第一ai模型，其中，所述第一ai模型用于目标ai任务；所述终端基于所述第一ai模型对第一数据进行处理，得到第一处理结果，其中，所述第一数据为所述目标ai任务对应的数据。也即通过终端向网络侧设备发送终端的能力信息，这样网络侧设备可以基于终端的能力信息为终端更新ai模型，这样可以保证更新后的ai模型可以更为准确的匹配终端的能力，提高终端侧ai模型更新的准确性，使得终端侧基于更新后的ai模型可以更为有效的对处理任务相关的数据进行处理。
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1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述终端的能力信息包括如下至少一项：所述终端的内存信息，所述终端的中央处理单元CPU信息，所述终端的硬盘信息，所述终端的计算能力信息，所述终端当前的负载信息，所述终端的位置信息，所述终端的电量信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一AI模型为基于目标AI模型分割得到的子AI模型，所述目标AI模型用于所述目标AI任务。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述终端基于所述第一AI模型对第一数据进行处理，得到第一处理结果之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述终端基于所述第一AI模型对第一数据进行处理，得到第一处理结果之前，所述方法还包括：
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述网络侧设备根据所述终端的能力信息确定第一人工智能AI模型，包括：
11.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述终端的能力信息包括如下至少一项：所述终端的内存信息，所述终端的中央处理单元CPU信息，所述终端的硬盘信息，所述终端的计算能力信息，所述终端当前的负载信息，所述终端的位置信息，所述终端的电量信息。
12.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述网络侧设备根据所述终端的能力信息确定第一AI模型，包括：
13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述网络侧设备向所述终端发送所述第一AI模型之后，所述方法还包括：
14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
15.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述网络侧设备向所述终端发送所述第一AI模型之后，所述方法还包括：
16.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述网络侧设备的能力信息包括如下至少一项：处理服务器的内存信息，处理服务器的CPU信息，处理服务器的硬盘信息，处理服务器的计算能力信息，处理服务器当前的负载信息；其中，所述处理服务器为所述所述网络侧设备中用于处理所述目标AI任务的服务器。
17.根据权利要求8至16中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
18.一种数据处理装置，其特征在于，应用于终端，包括：
19.根据权利要求18所述的装置，其特征在于，所述终端的能力信息包括如下至少一项：所述终端的内存信息，所述终端的中央处理单元CPU信息，所述终端的硬盘信息，所述终端的计算能力信息，所述终端当前的负载信息，所述终端的位置信息，所述终端的电量信息。
20.根据权利要求18所述的装置，其特征在于，所述第一AI模型为基于目标AI模型分割得到的子AI模型，所述目标AI模型用于所述目标AI任务。
21.一种数据处理装置，其特征在于，应用于网络侧设备，包括：
22.根据权利要求21所述的装置，其特征在于，所述第一信息还包括模型更新请求，所述模型更新请求用于请求对所述终端对应的AI模型进行更新。
23.根据权利要求21所述的装置，其特征在于，所述确定模块具体用于：
24.根据权利要求21所述的装置，其特征在于，所述终端的能力信息包括如下至少一项：所述终端的内存信息，所述终端的中央处理单元CPU信息，所述终端的硬盘信息，所述终端的计算能力信息，所述终端当前的负载信息，所述终端的位置信息，所述终端的电量信息。
25.根据权利要求21所述的装置，其特征在于，所述确定模块具体用于：
26.一种终端，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的数据处理方法的步骤。
27.一种网络侧设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求8至17任一项所述的数据处理方法的步骤。
28.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的数据处理方法的步骤，或者实现权...
【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述终端的能力信息包括如下至少一项：所述终端的内存信息，所述终端的中央处理单元cpu信息，所述终端的硬盘信息，所述终端的计算能力信息，所述终端当前的负载信息，所述终端的位置信息，所述终端的电量信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一ai模型为基于目标ai模型分割得到的子ai模型，所述目标ai模型用于所述目标ai任务。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述终端基于所述第一ai模型对第一数据进行处理，得到第一处理结果之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述终端基于所述第一ai模型对第一数据进行处理，得到第一处理结果之前，所述方法还包括：
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述第一信息还包括模型更新请求，所述模型更新请求用于请求对所述终端对应的ai模型进行更新。
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述网络侧设备根据所述终端的能力信息确定第一人工智能ai模型，包括：
11.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述终端的能力信息包括如下至少一项：所述终端的内存信息，所述终端的中央处理单元cpu信息，所述终端的硬盘信息，所述终端的计算能力信息，所述终端当前的负载信息，所述终端的位置信息，所述终端的电量信息。
12.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述网络侧设备根据所述终端的能力信息确定第一ai模型，包括：
13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述网络侧设备向所述终端发送所述第一ai模型之后，所述方法还包括：
14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
15.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述网络侧设备向所述终端发送所述第一ai模型之后，所述方法还包括：
16.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述网络侧设备的能力信息包括如下至少一项：处理服...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙晓文，
申请(专利权)人：维沃移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：
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