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申请/专利权人：四川凯普顿信息技术股份有限公司

摘要：本发明公开了一种算法模型智能调用方法及系统，该方法包括：提取算法模型调用请求中的模型调用关联信息和目标处理任务；基于模型调用关联信息，执行第一次筛选动作和第二次筛选动作，获得目标算法模型；将目标处理任务发送至目标算法模型对应的目标硬件计算设备，以执行目标处理任务。本发明利用提取的模型调用关联信息，依次执行算法类型筛选、时限筛选、误差筛选，最终获得算法类型和硬件计算设备符合当前项目需求类型和任务处理时限要求的目标算法模型，由此，通过将算法模型调用和硬件计算设备调用绑定，解决了项目时限场景下的运算耗时估测问题，确保项目完成时间，提供了一种简单、高效、耗时估测准确性更高的算法模型调用方案。

主权项：1.一种算法模型智能调用方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取系统用户端上传的算法模型调用请求，提取所述算法模型调用请求中的模型调用关联信息和目标处理任务；基于所述模型调用关联信息，在系统服务端提供的算法模型库中执行第一次筛选动作，获得可用于执行所述目标处理任务的候选算法模型集；获取所述候选算法模型集中用于执行每个候选算法模型对应的硬件计算设备列表，根据每个硬件计算设备的状态信息和目标处理任务的模型调用关联信息，在所述候选算法模型集中执行第二次筛选动作，获得用于执行所述目标处理任务的目标算法模型；将所述目标处理任务发送至所述目标算法模型对应的目标硬件计算设备，以执行所述目标处理任务；其中，所述模型调用关联信息包括目标处理任务的处理类型；基于所述模型调用关联信息，在系统服务端提供的算法模型库中执行第一次筛选动作，获得可用于执行所述目标处理任务的候选算法模型集步骤，具体包括：调用系统服务端提供的算法模型库；其中，所述算法模型库记录有系统后台每个硬件计算设备搭载的算法模型类型；基于所述目标处理任务的处理类型和每个硬件计算设备搭载的算法模型类型，在系统服务端提供的算法模型库中按照预设匹配关系表，执行所述处理类型对应的算法模型类型匹配，获得候选算法模型集；其中，所述候选算法模型集包括若干个用于执行所述目标处理任务的候选算法模型，每个候选算法模型具有不同或相同的算法模型结构；其中，所述模型调用关联信息包括目标处理任务的处理时限，所述状态信息包括任务处理状态信息和硬件状态信息；获取所述候选算法模型集中用于执行每个候选算法模型对应的硬件计算设备列表，根据每个硬件计算设备的状态信息和目标处理任务的模型调用关联信息，在所述候选算法模型集中执行第二次筛选动作，获得用于执行所述目标处理任务的目标算法模型步骤，具体包括：获取用于执行所述候选算法模型集中每个候选算法模型对应的硬件计算设备列表，在硬件计算设备数据库查询所述硬件计算设备列表中每个硬件计算设备的任务处理状态信息和硬件状态信息；根据所述目标处理任务的处理时限、每个所述硬件计算设备的任务处理状态信息和所述目标处理任务的待处理数据，在候选算法模型集中执行针对每个候选算法模型的时限筛选动作；根据每个所述硬件计算设备的硬件状态信息，在候选算法模型集中执行针对时限筛选结果中每个候选算法模型的误差筛选动作，获得用于执行所述目标处理任务的目标算法模型；其中，根据所述目标处理任务的处理时限、每个所述硬件计算设备的任务处理状态信息和所述目标处理任务的待处理数据，在候选算法模型集中执行针对每个候选算法模型的时限筛选动作步骤，具体包括：提取每个所述硬件计算设备的任务处理状态信息中执行最后一个处理任务的估测完成时间，基于所述估测完成时间与所述处理任务的处理时限，生成目标处理任务的任务处理提供时间；根据目标处理任务的处理类型，在硬件计算设备预先存储的任务处理类型与数据处理流程标准耗费时间的关系对照表中匹配所述目标处理任务所对应的数据处理流程标准耗费时间；基于目标处理任务所对应的数据处理流程标准耗费时间和目标处理任务的待处理数据的数据量，估测目标处理任务的数据处理耗费时间；遍历获得每个候选算法模型的结构信息，根据所述结构信息，在硬件计算设备预先存储的算法模型结构与数据训练流程标准耗费时间的关系对照表中匹配每个候选算法模型的单次训练时间，利用所述待处理数据的数据量和单次训练时间，估测目标处理任务的数据训练流程标准耗费时间；判断所述数据处理流程标准耗费时间和所述数据训练流程标准耗费时间的数值和是否大于任务处理提供时间，若是，将该候选算法模型舍弃，若否，保留该候选算法模型，直至完成时限筛选动作；其中，根据每个所述硬件计算设备的硬件状态信息，在候选算法模型集中执行针对时限筛选结果中每个候选算法模型的误差筛选动作，获得用于执行所述目标处理任务的目标算法模型步骤，具体包括：获取时限筛选结果中每个候选算法模型对应硬件计算设备的硬件状态信息；其中，所述硬件状态信息包括所具有的不同硬件计算资源的使用时长；根据目标处理任务的处理类型，在预先存储的任务处理类型与关键硬件计算资源的关系对照表中匹配所述目标处理任务对应的关键硬件计算资源；从时限筛选结果中每个候选算法模型对应硬件计算设备中选择全部关键硬件计算资源的使用时长的累加和最小的候选算法模型，将该候选算法模型作为执行所述目标处理任务的目标算法模型。

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