[发明专利]机器学习模型建立方法、相关装置及计算机程序产品

权利要求书

1.一种机器学习模型建立方法，包括：

获取用户在可视化配置界面绘制的模型算子结构图；

对所述模型算子结构图呈现出的结构关系进行合理性检测；其中，所述合理性检测包括各模型算子之间的上下层次是否合理；

将通过合理性检测的模型算子结构图中记录的模型算子的编号、输入参数和不同所述模型算子之间的有向边连接关系，封装为初始类邻接矩阵；根据预先配置好的对应表，确定与所述编号对应的模型算子的配置参数；其中，所述对应表中记录有不同编号与不同配置参数之间的对应关系；将所述配置参数嵌入所述初始类邻接矩阵中相应编号的模型算子的相应信息位，得到目标类邻接矩阵；

根据所述目标类邻接矩阵生成编排文件；其中，所述编排文件中记录有执行步骤和不同所述执行步骤之间的执行时序；

按所述执行时序将相应的执行步骤置于容器化环境下执行，并在执行完成后得到目标机器学习模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述根据预先配置好的对应表，确定与所述编号对应的模型算子的配置参数之前，还包括：

通过深度优先搜索的方式遍历所述初始类邻接矩阵中的有向边连接关系，并根据遍历结果记录搜索路径；

响应于根据所述搜索路径确定所述模型算子结构图中不存在回环链路，执行所述根据预先配置好的对应表，确定与所述编号对应的模型算子的配置参数的步骤；

响应于根据所述搜索路径确定所述模型算子结构图中存在回环链路，通过预设路径输出结构图异常的提示信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述目标类邻接矩阵生成编排文件，包括：

根据所述目标类邻接矩阵中记录的所述模型算子的编号、输入参数和配置参数，确定相应执行步骤的执行参数；

根据所述目标类邻接矩阵中记录的不同所述模型算子之间的有向边连接关系，确定相应的不同所述执行步骤之间的执行时序；

根据所述执行步骤的执行参数和不同所述执行步骤之间的执行时序，生成所述编排文件。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述执行步骤的执行参数和不同所述执行步骤之间的执行时序，生成所述编排文件，包括：

根据所述执行步骤的执行参数和不同所述执行步骤之间的执行时序，生成yaml文件。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其中，所述按所述执行时序将相应的执行步骤置于容器化环境下执行，并在执行完成后得到目标机器学习模型，包括：

将所述编排文件输入容器化工作流引擎；

利用所述容器化工作流引擎为所述编排文件中记录的执行步骤创建容器化环境，并控制所述执行步骤按所述编排文件中记录的执行时序在对应的容器化环境下执行相应的操作；

获取所述容器化工作流引擎在所述编排文件中记录的执行步骤在相应的容器化环境下执行完成后输出的目标机器学习模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述利用所述容器化工作流引擎为所述编排文件中记录的执行步骤创建容器化环境，包括：

利用所述容器化工作流引擎识别所述编排文件中记录的各执行步骤的执行参数；

利用所述容器化工作流引擎确定与所述执行参数对应的容器化资源；

利用所述容器化工作流引擎为所述编排文件中记录的执行步骤创建拥有相应的容器化资源的容器化环境。