[发明专利]一种云平台的任务调度方法、装置、存储介质及电子设备

说明书

本发明实施例公开了一种云平台的任务调度方法、装置、存储介质及电子设备。其中方法包括：获取待处理数据，分别确定所述待处理数据和多个原型数据的相似度；基于所述相似度在云平台上预设的多个学生网络模型中确定至少一个目标模型，其中，所述每一学生网络模型分别基于对应原型数据的相似数据集训练得到；基于所述至少一个目标模型对所述待处理数据进行处理，得到所述待处理数据的处理结果。在云平台上通过存储空间小、算力消耗小的多个学生网络模型替代存储空间大、算力消耗大的处理模型，减少了模型在云平台的存储占用，以及在对数据处理过程中消耗的算力，同时由于学生网络模型中网络参数少，计算速度快，提高了待处理数据的处理效率。

技术领域

本发明实施例涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种云平台的任务调度方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

云平台对人工智能应用的推广具有重要价值，一方面，人工智能应用通常具有较高的计算硬件依赖，其成本对于欠发达地区来说是难以承受的，而云平台可以极大降低对本地设备的要求，使人工智能应用更容易推广；另一方面，借助通信技术的发展，云平台可以更简便的实现多中心间的联合工作，助力产业发展。

但是由于人工智能算法开发与云平台开发通常属于两个工作团队，云平台开发团队只能将封装好的模型作为一个黑盒预测模型部署在云平台的整体流程中，而没有对模型的修改权限，导致云平台计算资源的浪费和效率的降低。

发明内容

本发明实施例提供一种云平台的任务调度方法、装置、存储介质及电子设备，以实现提高云平台的高效计算。

第一方面，本发明实施例提供了一种云平台的任务调度方法，包括：

获取待处理数据，分别确定所述待处理数据和多个原型数据的相似度；

基于所述相似度在云平台上预设的多个学生网络模型中确定至少一个目标模型，其中，所述每一学生网络模型分别基于对应原型数据的相似数据集训练得到；

基于所述至少一个目标模型对所述待处理数据进行处理，得到所述待处理数据的处理结果。

第二方面，本发明实施例还提供了一种云平台的任务调度装置，包括：

数据相似度确定模块，用于获取待处理数据，分别确定所述待处理数据和多个原型数据的相似度；

目标模型确定模块，用于基于所述相似度在云平台上预设的多个学生网络模型中确定至少一个目标模型，其中，所述每一学生网络模型分别基于对应原型数据的相似数据集训练得到；

第一数据处理模块，用于基于所述至少一个目标模型对所述待处理数据进行处理，得到所述待处理数据的处理结果。

第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明任一实施例提供的云平台的任务调度方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明任一实施例提供的云平台的任务调度方法。

本实施例提供的技术方案，在云平台上通过存储空间小、算力消耗小的多个学生网络模型替代存储空间大、算力消耗大的处理模型，减少了模型在云平台的存储占用，以及在对数据处理过程中消耗的算力，同时由于学生网络模型中网络参数少，计算速度快，提高了待处理数据的处理效率。对于每一待处理处理，通过待处理数据与各学生网络模型对应的原型数据的相似度，调用一个或多个的学生网络模型作为目标模型，对待处理数据进行处理，在保证了对待处理数据的处理精度的基础上，提高了处理效率，并减少了对云平台的存储压力和算力压力。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种云平台的任务调度方法的流程示意图；