[发明专利]TinyML设备的推理模型更新方法及其相关组件

说明书

本申请公开了一种TinyML设备的推理模型更新方法、装置、设备及介质，涉及计算机技术领域，包括：发送推理模型信息获取请求至云平台，以便所述云平台基于所述推理模型信息获取请求生成与推理模型对应的推理模型信息；其中，所述推理模型为所述TinyML设备在进行机器学习推理工作时所需要的参数模型文件；获取所述云平台返回的所述推理模型信息，并基于所述推理模型信息判断当前是否满足预设更新条件；若满足，则发送推理模型更新请求至所述云平台，以便接收所述云平台基于所述推理模型更新请求返回的推理模型更新信息；利用所述推理模型更新信息对所述推理模型进行更新，以得到更新后推理模型。实现对TinyML设备的推理模型更新。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种TinyML设备的推理模型更新方法、装置、设备及介质。

背景技术

TinyML设备是机器学习和嵌入式物联网设备的交集，与传统物联网设备不同的是，TinyML设备不再将大量的数据传输到远端进行处理，而是具备了边缘计算的能力。因此可以只将少量重要数据和机器学习根据模型推理出的结论上传到云端，减少了通讯需求，减少了云端大量的数据处理时间，同时提高了数据的安全性、降低了通讯传输能耗。TinyML设备的机器学习功能需要推理模型的支持，模型的数据量比较大，同时还存在不断更新迭代的需求。

综上，如何实现对TinyML设备的推理模型更新是目前有待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种TinyML设备的推理模型更新方法、装置、设备及介质，能够实现对TinyML设备的推理模型更新。其具体方案如下：

第一方面，本申请公开了一种TinyML设备的推理模型更新方法，应用于TinyML设备，包括：

发送推理模型信息获取请求至云平台，以便所述云平台基于所述推理模型信息获取请求生成与推理模型对应的推理模型信息；其中，所述推理模型为所述TinyML设备在进行机器学习推理工作时所需要的参数模型文件；

获取所述云平台返回的所述推理模型信息，并基于所述推理模型信息判断当前是否满足预设更新条件；

若满足，则发送推理模型更新请求至所述云平台，以便接收所述云平台基于所述推理模型更新请求返回的推理模型更新信息；

利用所述推理模型更新信息对所述推理模型进行更新，以得到更新后推理模型。

可选的，所述发送推理模型信息获取请求至云平台，包括：

判断所述TinyML设备当前是否为预设空闲状态；

若是，则发送推理模型信息获取请求至云平台。

可选的，所述获取所述云平台返回的所述推理模型信息，并基于所述推理模型信息判断当前是否满足预设更新条件，包括：

获取所述云平台返回的包含升级信息、所述TinyML设备的标识信息、所述推理模型的模型类型以及模型版本号的所述推理模型信息；

提取所述推理模型信息中的所述升级信息，并判断所述升级信息中目标标志是否为预设更新标志；

相应的，所述若满足，则发送推理模型更新请求至所述云平台，包括：

若是，则发送推理模型更新请求至所述云平台。

可选的，所述发送推理模型更新请求至所述云平台，以便接收所述云平台基于所述推理模型更新请求返回的推理模型更新信息，包括：

发送推理模型更新请求至所述云平台；

按照滑动窗口机制接收所述云平台基于所述推理模型更新请求返回的推理模型更新信息，并将所述推理模型更新信息存储至备份参数区。