[发明专利]一种面向强化学习模型的容器化测试方法与系统有效
| 申请号： | 202110784453.8 | 申请日： | 2021-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN113535555B | 公开（公告）日： | 2023-06-27 |
| 发明（设计）人： | 董乾;薛云志;孟令中;杨光;师源;王鹏淇;武斌 | 申请（专利权）人： | 中国科学院软件研究所 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06F9/455 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 司立彬 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向强化学习模型的容器化测试方法与系统。本方法为：1)测试方根据待建的测试任务制作测试环境Docker镜像、代理Docker镜像及其对应的连接模块、回调模块、评估模块，然后将连接模块封装到代理Docker镜像文件模板中；2)测试方在测试平台上创建测试任务，并上传镜像文件到测试方服务器；3)被测方下载测试任务的镜像文件训练代理，将训练后的代理集成到代理Docker镜像并上传至测试方服务器；4)测试方服务器在新上传的代理Docker镜像文件中添加或替换回调模块和评估模块，并对其进行重新封装得到新的代理Docker镜像后，开始运行测试任务；5)测试方服务器将测试过程数据传回测试平台。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 强化 学习 模型 容器 测试 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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