【技术实现步骤摘要】
本申请属于通信，具体涉及一种ai模型策略确定方法、装置、第一设备及第二设备。
技术介绍
1、在移动通信系统中，开始有越来越多的用例结合人工智能(artificialintelligence，ai)。例如在物理层有基于ai的信道状态信息(channel stateinformation，csi)反馈压缩、基于ai的波束管理及基于ai的定位，基于ai的节能、基于ai的负载均衡等。在未来会有更多的结合ai的用例在移动通信系统中出现。
2、ai模型通常是通过离线训练或者在线训练的方式产生的，产生的ai模型往往只适用于特定场景，针对某个ai功能，例如基于ai的波束管理，进一步可以分为多种实现方案，例如基于ai的收发波束对预测、基于ai的发送波束预测和基于ai的接收波束预测等。针对某种方案，又可以训练出不同的模型，例如，复杂网络模型推理精度高，但尺寸较大；而简单网络模型尺寸小，但推理精度不高。
3、目前，ai模型在网络中使用之前，往往需要经过大量的实验，获得足够的验证数据才会在现网中激活再使用，导致通信系统运行效率低。>
<本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种人工智能AI模型策略确定方法，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，所述第一设备获取可调参数集合和/或算法配置信息，包括以下至少一项：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一设备基于所述可调参数配置信息，确定所述可调参数集合，包括以下至少一项：
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述可调参数配置信息包括以下至少一项：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一配置信息包括以下至少一项：网络配置信息；终端配置信息；网络场景信息；终端场景信息；候选AI模型信息；...
【技术特征摘要】
1.一种人工智能ai模型策略确定方法，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，所述第一设备获取可调参数集合和/或算法配置信息，包括以下至少一项：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一设备基于所述可调参数配置信息，确定所述可调参数集合，包括以下至少一项：
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述可调参数配置信息包括以下至少一项：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一配置信息包括以下至少一项：网络配置信息；终端配置信息；网络场景信息；终端场景信息；候选ai模型信息；所述ai功能对应的候选方案；候选推理侧信息；其中，
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第二配置信息包括以下至少一项：
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第三配置信息包括以下至少一项：
8.根据权利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述第一参数包括以下至少一项：
9.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第四配置信息包括以下至少一项：
10.根据权利要求1至9任一项所述的方法，其特征在于，所述算法配置信息包括以下至少一项：强化学习算法配置信息；网格搜索算法配置信息；随机搜索算法配置信息；连续减半算法配置信息；hyperband算法配置信息；其中，
11.根据权利要求1至10任一项所述的方法，其特征在于，所述第一设备包括以下至少一项：
12.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第二设备包括以下至少一项：
13.一种人工智能ai模型策略确定方法，其特征在于，包括：
14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述可调参数配置信息包括以下至少一项：
15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述第一配置信息包括以下至少一项：网络配置信息；终端配置信息；网络场景...
【专利技术属性】
技术研发人员：周通，袁雁南，孙鹏，
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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