[发明专利]一种用于在现场设备上部署和执行机器学习模型的方法在审
| 申请号： | 201880032293.8 | 申请日： | 2018-03-01 |
| 公开（公告）号： | CN110637286A | 公开（公告）日： | 2019-12-31 |
| 发明（设计）人： | J.索勒加里多;C.克恩;I.科根 | 申请（专利权）人： | 西门子股份公司 |
| 主分类号： | G06F9/445 | 分类号： | G06F9/445 |
| 代理公司： | 72001 中国专利代理(香港)有限公司 | 代理人： | 张凌苗;刘春元 |
| 地址： | 德国*** | 国省代码： | 德国;DE |
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| 摘要： | 一种用于在目标现场设备上部署机器学习模型（MLM）的方法，该方法包括以下步骤：基于机器学习模型自动生成源代码文件的集合，其中，源代码文件的集合适于根据目标现场设备的预定能力执行机器学习模型；使用特定于目标现场设备的工具链将生成的源代码文件转换为模型二进制文件；以及在目标现场设备的存储器中部署模型二进制文件。 | ||
| 搜索关键词： | 现场设备 源代码文件 机器学习模型 二进制文件 集合 存储器 基于机器 自动生成 工具链 部署 转换 学习 | ||
【主权项】：
1.一种用于在目标现场设备（10）上部署机器学习模型（MLM）的方法，包括以下步骤：/n（a）基于训练的机器学习模型自动生成（S1）源代码文件（SCF）的集合，/n其中，源代码文件（SCF）的集合适于根据目标现场设备（10）的预定能力执行机器学习模型，并且其中机器学习模型（MLM）由序列化模型表示，所述序列化模型包括文本或二进制字符串，所述文本或二进制字符串对包括节点、节点的操作、节点的互连和节点的参数的图形拓扑进行编码；/n（b）使用特定于目标现场设备（10）的工具链（3）将生成的源代码文件（SCF）转换（S2）为模型二进制文件（MB）；以及/n（c）在目标现场设备（10）的存储器（12）中部署（S3）模型二进制文件（MB）。/n
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