监控或训练AI模型的方法和通信装置制造方法及图纸

本申请提供一种监控或训练AI模型的方法和通信装置，对通信链路的一个或多个AI模块的性能进行监控或训练时，通过获取对该一个或多个AI模块的输入和/或输出产生影响的第一模块的输入和/或输出，并根据第一模块的输入和/或输出对该一个或多个AI模块进行监控或训练。由于考虑了通信链路上的相关模块对所监控或需要训练的一个或多个AI模块的输入和/或输出的影响，因此可以提高AI模块的性能监控的准确性或提升AI模块的推理性能。

【技术实现步骤摘要】

本申请实施例涉及人工智能领域，更具体地，涉及一种监控或训练ai模型的方法和通信装置。

技术介绍

1、目前，人工智能(artificial intelligence,ai)已广泛应用于通信链路，以提高通信性能。当ai模型用于通信链路中多个模块的实现时，通信链路性能受多个ai模型的综合影响。

2、亟需一种ai模型的性能监控或训练方法，以提升ai模型的性能监控的准确性，提升ai模型的推理性能。

技术实现思路

1、本申请提供一种监控和/或训练ai模型的方法和通信装置，以期提升ai模型的性能监控的准确性，或，提升ai模型的推理性能。

2、第一方面，提供了一种监控和/或训练ai模型的方法，该方法包括：

3、第一网元获取第一模块的输入和/或输出，所述第一模块为通信链路的ai模块或非ai模块；

4、所述第一网元基于所述第一模块的输入和/或输出，对所述通信链路的一个或多个第一ai模块进行监控和/或训练，

5、其中，所述一个或多个第一ai模块的输入和/或输出是基于所述第本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种监控或训练人工智能AI模型的方法，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，所述一个或多个第一AI模块的输入和/或输出是基于所述第一模块的输入和/或输出确定的，或者，所述第一模块的输入和/或输出是基于所述一个或多个第一AI模块的输入和/或输出确定的，包括：

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述第一模块部署于所述第一网元或所述第二网元，所述一个或多个第一AI模块部署于所述第一网元；或者，

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一模块部署于所述第二网元；

5.根据权利要求4所述的方...

【技术特征摘要】

1.一种监控或训练人工智能ai模型的方法，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，所述一个或多个第一ai模块的输入和/或输出是基于所述第一模块的输入和/或输出确定的，或者，所述第一模块的输入和/或输出是基于所述一个或多个第一ai模块的输入和/或输出确定的，包括：

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述第一模块部署于所述第一网元或所述第二网元，所述一个或多个第一ai模块部署于所述第一网元；或者，

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一模块部署于所述第二网元；

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一网元接收来自于所述第二网元的第一信息之前，所述方法还包括：

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第一网元向所述第二网元发送第二信息之前，所述方法还包括：

8.根据权利要求5至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一指示信息指示一个或多个监控参数，包括：

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述第一指示信息还包括所述一个或多个第一ai模块的标识，其中，所述第一指示信息所指示的所述一个或多个监控参数用于所述一个或多个第一ai模块的监控。

10.根据权利要求5至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：<...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈家璇，庞继勇，金黄平，孙琰，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：