【技术实现步骤摘要】
本公开涉及计算机，尤其涉及人工智能，具体涉及一种模型获取方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、随着人工智能技术的持续进步，众多云平台已经提供了人工智能模型的开发功能。然而，当前的这些云平台所提供的模型开发模式，无法为用户打造一个完整的、端到端的解决方案，因此，存在可用性较低的问题。
技术实现思路
1、本公开提供了一种模型获取方法、装置、电子设备及存储介质。
2、根据本公开的第一方面，提供了一种模型获取方法，包括：
3、从多个候选任务场景中选取目标任务场景；其中，目标任务场景对应有至少一个候选模型、且至少一个候选模型中每个候选模型用于解决目标任务场景下的特定任务；
4、从至少一个候选模型中选取初选模型；
5、响应于作用在训练设置界面上的模型训练指示操作，向服务器发送模型训练请求，以使服务器基于模型训练请求，对初选模型进行多轮训练，得到模型训练结果；
6、基于模型训练结果，确定目标模型。
7、根据本公开的第二方面...
【技术保护点】
1.一种模型获取方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述从所述至少一个候选模型中选取初选模型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述模型信息包括应用示例、模型简介和用户评价中的至少一者。
4.根据权利要求1～3中任一所述的方法，其中，所述初选模型具有至少一个计算模块、且所述至少一个计算模块中每个计算模块对应有至少一个候选子模型；所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述将所述至少一个计算模块中的每个计算模型作为待确定模块，从与所述待确定模块对应的至少一个候选子模型中选取目标子模型，...
【技术特征摘要】
1.一种模型获取方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述从所述至少一个候选模型中选取初选模型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述模型信息包括应用示例、模型简介和用户评价中的至少一者。
4.根据权利要求1～3中任一所述的方法，其中，所述初选模型具有至少一个计算模块、且所述至少一个计算模块中每个计算模块对应有至少一个候选子模型；所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述将所述至少一个计算模块中的每个计算模型作为待确定模块，从与所述待确定模块对应的至少一个候选子模型中选取目标子模型，以使所述初选模型具有明确的模型结构，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述子模型信息包括精度、推理耗时和模型大小中的至少一者。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述响应于作用在训练设置界面上的模型训练指示操作，向服务器发送模型训练请求，以使所述服务器根据所述模型训练请求，对所述初选模型进行训练，得到模型训练结果，包括：
8.根据权利要求1或7所述的方法，其中，所述模型训练结果包括与所述多轮训练一一对应的多个候选中间模型，以及与所述多个候选中间模型一一对应的多个模型性能表征值；所述基于所述模型训练结果，确定目标模型，包括：
9.根据权利要求1所述的方法，还包括：
10.根据权利要求1所述的方法，其中，所述目标模型为图像处理模型，所述方法还包括：
11.根据权利要求1所述的方法，其中，所述目标模型为文档处理模型，所述方法还包括：
12.一种模型获取装置，包括：
13.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：崔程，郜廷权，殷晓婷，孙婷，杜宇宁，李梦柳，刘毅，于佃海，马艳军，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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