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申请/专利权人：杭州推啊网络科技有限公司

摘要：本申请涉及一种Tensorflow模型的更新方法与系统，通过判断与Guava缓存区对应的TF模型是否过期，并在该TF模型过期时，正常运行并使用已过期的TF模型，同时异步的更新TF模型，从而使得更新版本新模型的进程和运行已过期的模型的进程互不干扰，既不会造成已过期的模型被误删除，又不会影响已过期的模型的正常运行。此外，在获取到新版本的TF模型后，不立即使用新版本的TF模型，而是对新版本的TF模型进行预热，防止刚更新的TF模型直接使用导致处理速度慢造成线程阻塞。

主权项：1.一种Tensorflow模型的更新方法，其特征在于，所述方法包括：监控活动投放请求的进入，当接收到活动投放请求时，从业务服务器的Guava缓存区中读取Guava缓存区与Tensorflow模型的映射关系，得到与Guava缓存区对应的Tensorflow模型的模型信息；依据所述与Guava缓存区对应的Tensorflow模型的模型信息，判断所述与Guava缓存区对应的Tensorflow模型是否已过期；若所述与Guava缓存区对应的Tensorflow模型已过期，则维持所述与Guava缓存区对应的Tensorflow模型的使用状态，并将活动数据推送至所述与Guava缓存区对应的Tensorflow模型，同时异步的更新Tensorflow模型，以获取新版本的Tensorflow模型；在异步的更新Tensorflow模型的过程中，当获取到新版本的Tensorflow模型时，还对新版本的Tensorflow模型进行预热处理；其中，所述异步的更新Tensorflow模型，以获取新版本的Tensorflow模型，包括：从所述业务服务器的队列中获取位于队列头部的Tensorflow模型的模型信息，删除原有的Guava缓存区与Tensorflow模型的映射关系，并建立Guava缓存区与位于队列头部的Tensorflow模型的映射关系；从NAS服务器中获取一个更新时间与当前系统时间最接近的Tensorflow模型，作为最新Tensorflow模型；比对最新Tensorflow模型的版本号和已过期的Tensorflow模型的版本号，判断Tensorflow模型的版本号是否需要更新；若Tensorflow模型的版本号需要更新，则将最新Tensorflow模型作为新版本的Tensorflow模型，对新版本的Tensorflow模型进行预热处理；若Tensorflow模型的版本号不需要更新，则终止后续步骤，返回初始监控活动投放请求的进入的步骤。

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百度查询： 杭州推啊网络科技有限公司 Tensorflow模型的更新方法与系统