【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及通信，具体涉及一种人工智能(artificialintelligence，ai)服务请求处理方法、装置、设备及可读存储介质。
技术介绍
1、当前，移动通信网络的智能化应用可分为网元级智能化和网络级智能化。在网络级智能化方面，智能化需求由网络运维和优化人员通过分析网络性能数据得出，线下依靠人工经验决定需要研发的智能化应用、部署场景、数据采集范围、模型选择。线下或外挂服务器设备进行模型的训练，并将训练好的模型部署在网络中应用。在网元级智能化方面，由设备商研发出智能模型，集成到网元设备中，提升网元内功能模块的性能。这种方式下，智能化应用的研发大部分在线下进行，无需向网络提交ai服务请求和对ai服务质量的要求。
2、主流云服务供应商利用自身丰富的云平台资源向用户提供典型ai服务(包括端到端ai训练和部署流程)，服务的提供模式主要有两种：用户直接使用供应商提供的开发套件进行本地研发(包括模型的选择、再训练、优化、部署和推理)，或者用户将业务平台和数据集上云，通过使用云内的开发环境和调用各类工具的应用程序接口(application programinterface，api)进行端到端的ai流程。这两种模式下，ai服务的自动化程度较低，云服务供应商也未设计用户提交ai服务请求的流程。
技术实现思路
1、本申请实施例在于提供一种ai服务请求处理方法、装置、设备、系统及可读存储介质，解决用户如何提交ai服务请求的问题。
2、第一方面，提供一种ai服务请求处理
3、获取第一数据，所述第一数据包括系统数据和/或外部输入数据；
4、根据所述第一数据生成ai服务请求消息；
5、向第二设备发送ai服务请求消息，以使所述第二设备执行所述ai服务请求消息对应的操作。
6、可选的，所述方法还包括：
7、接收所述第二设备发送的ai服务请求响应消息，所述ai服务请求响应消息用于指示所述第二设备是否接受所述ai服务请求消息。
8、可选的，所述第一数据包括系统数据，所述根据所述第一数据生成ai服务请求消息，包括：
9、根据所述系统数据，获取第一信息，所述第一信息用于指示系统当前和/或未来可能出现的性能恶化；
10、根据所述第一信息，确定导致性能恶化涉及的设备，以及各个设备所需的ai用例；
11、根据所述ai用例，生成所述ai服务请求消息。
12、可选的，所述ai服务请求消息包括以下至少一项：
13、ai服务请求来源方标识；
14、ai服务请求来源场景；
15、ai服务请求对应的ai用例类别；
16、所述ai用例的信息；
17、性能要求，所述性能要求包括ai用例相关性能指标要求和/或对ai服务质量的要求；
18、ai服务类型指示。
19、可选的，所述ai用例的信息包括以下一项或多项：
20、ai的实施范围；
21、ai的使用者；
22、ai的问题类别；
23、ai模型的输入和/或输出数据；
24、ai模型的训练集和/或验证集；
25、ai模型的超参数；
26、ai模型的验证场景需求。
27、可选的，所述第一设备包括oss或第三方设备，所述第二设备包括omc-r。
28、第二方面，提供一种ai服务请求处理方法，应用于第二设备，包括：
29、接收第一设备发送的ai服务请求消息，所述ai服务请求消息是所述第一设备基于第一数据生成的，所述第一数据包括系统数据和/或外部输入数据；
30、根据所述ai服务请求消息的内容执行相应的操作。
31、可选的，所述ai服务请求消息包括以下至少一项：
32、ai服务请求来源方标识；
33、ai服务请求来源场景；
34、ai服务请求对应的ai用例类别；
35、所述ai用例的信息；
36、性能要求，所述性能要求包括ai用例相关性能指标要求和/或对ai服务质量的要求；
37、ai服务类型指示。
38、可选的，所述ai用例的信息包括以下一项或多项：
39、ai的实施范围；
40、ai的使用者；
41、ai的问题类别；
42、ai模型的输入和/或输出数据；
43、ai模型的训练集和/或验证集；
44、ai模型的超参数；
45、ai模型的验证场景需求。
46、可选的，所述根据所述ai服务请求消息的内容执行相应的操作，包括：
47、判断所述第二设备是否满足所述ai服务请求中的性能要求，得到判断结果；
48、根据判断结果，确定是否接受所述ai服务请求消息；
49、发送ai服务请求响应消息，所述ai服务请求响应消息用于指示所述第二设备是否接受所述ai服务请求消息。
50、可选的，所述根据所述ai服务请求消息的内容执行相应的操作，还包括：
51、若接受所述ai服务请求消息，则根据所述ai服务请求消息，确定需要调用的ai服务类型及ai服务顺序，生成ai服务流；
52、根据所述ai服务请求消息中的性能要求，确定所述ai服务流中每项ai服务的qoais指标要求。
53、可选的，所述第一设备包括oss或第三方设备，所述第二设备包括omc-r。
54、第三方面，提供一种ai服务请求处理装置，应用于第一设备，包括：
55、获取模块，用于获取第一数据，所述第一数据包括系统数据和/或外部输入数据；
56、生成模块，用于根据所述第一数据生成ai服务请求消息；
57、第一发送模块，用于向第二设备发送ai服务请求消息，以使所述第二设备执行所述ai服务请求消息对应的操作。
58、第四方面，提供一种ai服务请求处理装置，应用于第二设备，包括：
59、第二接收模块，用于接收第一设备发送的ai服务请求消息，所述ai服务请求消息是所述第一设备基于第一数据生成的，所述第一数据包括系统数据和/或外部输入数据；
60、执行模块，用于根据所述ai服务请求消息的内容执行相应的操作。
61、第五方面，提供一种通信设备，包括处理器，存储器及存储在所述存储器上并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或第二方面所述的方法的步骤。
62、第六方面，提供一种可读存储介质，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或第二方面所述的方法的步骤。
63、在本申请实施例中，第一设备根据系统数据和/或外部输入数据生成ai服务请求消息；然后第一设备向本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种人工智能AI服务请求处理方法，应用于第一设备，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，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一数据包括系统数据，所述根据所述第一数据生成AI服务请求消息，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述AI服务请求消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AI用例的信息包括以下一项或多项：
6.一种AI服务请求处理方法，应用于第二设备，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述AI服务请求消息包括以下至少一项：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述AI用例的信息包括以下一项或多项：
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述AI服务请求消息的内容执行相应的操作，包括：
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据所述AI服务请求消息的内容执行相应的操作，还包括：
11.一种AI服务请求处
12.一种AI服务请求处理装置，应用于第二设备，其特征在于，包括：
13.一种通信设备，其特征在于，包括处理器，存储器及存储在所述存储器上并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10中任一项所述的方法的步骤。
14.一种可读存储介质，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10中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种人工智能ai服务请求处理方法，应用于第一设备，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，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一数据包括系统数据，所述根据所述第一数据生成ai服务请求消息，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述ai服务请求消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ai用例的信息包括以下一项或多项：
6.一种ai服务请求处理方法，应用于第二设备，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述ai服务请求消息包括以下至少一项：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述ai用例的信息包括以下一项或多项：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：邓娟，
申请(专利权)人：中国移动通信有限公司研究院，
类型：发明
国别省市：
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