[发明专利]一种人工智能模型更新方法、系统、电子设备及存储介质在审
| 申请号： | 202011101574.X | 申请日： | 2020-10-15 |
| 公开（公告）号： | CN112230956A | 公开（公告）日： | 2021-01-15 |
| 发明（设计）人： | 刘喆 | 申请（专利权）人： | 北京明略昭辉科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F8/65 | 分类号： | G06F8/65;G06F8/71;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 青岛清泰联信知识产权代理有限公司 37256 | 代理人： | 赵燕 |
| 地址： | 100089 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 人工智能 模型 更新 方法 系统 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种人工智能模型更新方法，其特征在于，包括：
S101.收集嵌入式设备实时数据；
S102.开发并训练人工智能模型；
S103.将所述人工智能模型序列化为模型字节流；
S104.在嵌入式设备上接收所述模型字节流并反序列化，获得更新后的人工智能模型。
2.如权利要求1所述的人工智能模型更新方法，其特征在于，所述步骤S101通过kafka实现数据收集。
3.如权利要求1所述的人工智能模型更新方法，其特征在于，所述步骤S103中的序列化包括将所述人工智能模型打包为Dockerimage，再通过Base64编码为所述模型字节流。
4.如权利要求3所述的人工智能模型更新方法，其特征在于，所述步骤S103还包括将所述模型字节流进行模型分发；所述模型分发通过kafka实现。
5.如权利要求1所述的人工智能模型更新方法，其特征在于，所述步骤S104包括通过k3s平台部署所述更新后的人工智能模型。
6.一种人工智能模型更新系统，其特征在于，包括：
数据收集单元：收集嵌入式设备实时数据；
模型训练单元：开发并训练人工智能模型；
序列化单元：将所述人工智能模型序列化为模型字节流；
模型接收单元：在嵌入式设备上接收所述模型字节流并反序列化。
7.如权利要求6所述的人工智能模型更新系统，其特征在于，所述序列化单元包括将所述人工智能模型打包为Dockerimage，再通过Base64编码为所述模型字节流。
8.如权利要求7所述的人工智能模型更新系统，其特征在于，所述序列化单元还包括将所述模型字节流进行模型分发；所述模型分发通过kafka实现。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5中任一项所述的一种人工智能模型更新方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的一种人工智能模型更新方法。
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