【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。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种ai模型策略确定方法、装置、第一设备及第二设备，能够解决通信系统运行效率低的问题。
2、第一方面，提供了一种ai模型策略确定方法，应用于第一设备，该方法包括：
3、第一设备获取可调参数集合和/或算法配置信息；所述可调参数集合包括：n个可调参数项及每个可调参数项的至少一个取值；所述算法配置信息用
4、所述第一设备基于所述可调参数集合和/或所述算法配置信息，确定ai功能的目标策略；所述目标策略包括以下至少一项：ai模型部署策略；ai模型去激活策略；ai模型激活策略；ai模型训练策略；
5、所述第一设备根据所述目标策略对相应的ai模型进行处理，为终端提供ai服务。
6、第二方面，提供了一种ai模型策略确定装置，包括：
7、获取模块，用于获取可调参数集合和/或算法配置信息；所述可调参数集合包括：n个可调参数项及每个可调参数项的至少一个取值；所述算法配置信息用于指示目标算法的配置参数；n为正整数；
8、确定模块，用于基于所述可调参数集合和/或所述算法配置信息，确定ai功能的目标策略；所述目标策略包括以下至少一项：ai模型部署策略；ai模型去激活策略；ai模型激活策略；ai模型训练策略；
9、处理模块，用于根据所述目标策略对相应的ai模型进行处理，为终端提供ai服务。
10、第三方面，提供了一种ai模型策略确定方法，应用于第二设备，该方法包括：
11、第二设备向第一设备发送以下任一项：
12、可调参数集合和算法配置信息；
13、可调参数配置信息和算法配置信息；
14、可调参数集合；
15、可调参数配置信息；
16、算法配置信息；
17、其中，所述可调参数集合用于辅助确定针对ai功能的目标策略；所述可调参数集合包括：n个可调参数项及每个可调参数项的至少一个取值，n为正整数；
18、所述算法配置信息用于指示目标算法的配置参数，所述算法配置信息用于辅助确定针对ai功能的目标策略；
19、所述可调参数配置信息用于辅助确定所述可调参数集合；所述可调参数配置信息包括：所述n个可调参数项中部分或全部可调参数项，及所述n个可调参数项中0个或至少一个可调参数项的至少一个取值；
20、所述目标策略包括以下至少一项：ai模型部署策略；ai模型去激活策略；ai模型激活策略；ai模型训练策略。
21、第四方面，提供了一种ai模型策略确定装置，包括：
22、发送模块，用于向第一设备发送以下任一项：
23、可调参数集合和算法配置信息；
24、可调参数配置信息和算法配置信息；
25、可调参数集合；
26、可调参数配置信息；
27、算法配置信息；
28、其中，所述可调参数集合用于辅助确定针对ai功能的目标策略；所述可调参数集合包括：n个可调参数项及每个可调参数项的至少一个取值，n为正整数；
29、所述算法配置信息用于指示目标算法的配置参数，所述算法配置信息用于辅助确定针对ai功能的目标策略；
30、所述可调参数配置信息用于辅助确定所述可调参数集合；所述可调参数配置信息包括：所述n个可调参数项中部分或全部可调参数项，及所述n个可调参数项中0个或至少一个可调参数项的至少一个取值；
31、所述目标策略包括以下至少一项：ai模型部署策略；ai模型去激活策略；ai模型激活策略；ai模型训练策略。
32、第五方面，提供了一种第一设备，该第一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一方面所述的方法的步骤。
33、第六方面，提供了一种第一设备，包括处理器及通信接口，其中，所述处理器用于获取可调参数集合和/或算法配置信息；所述可调参数集合包括：n个可调参数项及每个可调参数项的至少一个取值；所述算法配置信息用于指示目标算法的配置参数；n为正整数；所述处理器还用于基于所述可调参数集合和/或所述算法配置信息，确定ai功能的目标策略；所述目标策略包括以下至少一项：ai模型部署策略；ai模型去激活策略；ai模型激活策略；ai模型训练策略；所述处理器还用于：根据所述目标策略对相应的ai模型进行处理，为终端提供ai服务。
34、第七方面，提供了一种第二设备，该第二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。
35、第八方面，提供了一种第二设备，包括处理器及通信接口，其中，所述通信接口用于向第一设备发送以下任一项：
36、可调参数集合和算法配置信息；
37、可调参数配置信息和算法配置信息；
38、可调参数集合；
39、可调参数配置信息；
40、算法配置信息；
41、其中，所述可调参数集合用于辅助确定针对ai功能的目标策略；所述可调参数集合包括：n个可调参数项及每个可调参数项的至少一个取值，n为正整数；
42、所述算法配置信息用于指示目标算法的配置参数，所述算法配置信息用于辅助确定针对ai功能的目标策略；
43、所述可调参数配置信息用于辅助确定所述可调参数集合；所述可调参数配置信息包括：所述n个可调参数项中部分或全部可调参数项，及所述n个可调参数项中0个或至少一个可调参数项的至少一个取值；
44、所述目标策略包括以下至少一项：ai模型部署策略；ai模型去激活策略；ai模型激活策略；ai模型训练策略。
45、第本文档来自技高网...
【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；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：
<...【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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