CN112423382A - 基于5g网络的模型管理方法及使用nrf的注册和更新方法 - Google Patents

基于5g网络的模型管理方法及使用nrf的注册和更新方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供基于5G网络的模型管理方法及使用NRF的模型信息注册和更新方法，其中模型管理方法的具体步骤如下；1）模型部署的总体架构；2）模型信息注册和更新方法；3）基于模型信息的NWDAF选择方法，本发明可以适用于多NWDAF部署场景中，NWDAF的使用情况例如负载、资源使用、AI模型使用、AI模型的精度都可以得到综合考虑，不会造成NWDAF的使用拥塞和网络资源的浪费。

Description

基于5G网络的模型管理方法及使用NRF的注册和更新方法
技术领域
本发明涉及5G网络领域，特别是涉及基于5G网络的模型管理方法及使用NRF的模型信息注册和更新方法。
背景技术
在第五代移动通信(5th Generation，5G) 系统中，引入了网络数据分析功能(Network Data Analytics Function，NWDAF)。NWDAF能够从网络管理功能(OperationsAdministration and Maintenance，OAM)、应用功能(Application Function，AF)和5G网络功能(Network Function，NF)中采集网络数据，并对网络数据进行分析后反馈网络数据分析结果。
如图1所示，图1为5G网络自动化总体框架示意图。图1中描述了NWDAF从运营商OAM、AF、和其他5G网络功能中采集数据。对于OAM数据的采集，NWDAF可以复用第三代合作伙伴计划(3rd Generation Partnership Project 3GPP)定义的现有机制和接口。AF可以根据网络部署情况，通过网络开放功能(Network Exposure Function，NEF)与NWDAF进行信息交互，或者使用基于业务的接口直接访问NWDAF。NWDAF可以从数据存储库访问网络数据，如统一数据存储(Unified Data Repository，UDR)。对于3GPP的NF，NWDAF利用基于3GPP定义的业务的接口通信获取网络数据。基于上述数据采集，NWDAF进行数据分析，并将分析结果提供给AF、3GPP NF和OAM。
其中主要的3GPP的网络功能(Network Function，NF)包括但不限于下列各种网络功能类型：
接入管理功能(Access Management Function，AMF)属于核心网内的公共控制面功能，终结所有用户与网络之间的非接入层(Non-Access-Stratum，NAS)消息，负责用户移动性管理，用户设备(User Equipment，UE)状态(如可达性)管理等。
会话管理功能(Session Management Function，SMF)，负责会话建立、修改、删除。
控制策略控制功能(Policy Control Function，PCF)收费和策略的执行等功能。PCF负责根据用户的签约、UE当前的位置、应用相关的信息为终端制定策略，包括路由策略、服务质量策略、计费策略等。
统一数据管理功能(Unified Data Management，UDM)具有统一数据管理功能，用户签约数据的永久存放等功能；
UDR主要用于存储UDM和PCF管理的用户签约数据、策略数据等。
用户平面功能(User Plane Function，UPF)属于核心网内用户面的功能，是核心网用户面的锚点，是与外部网络(Data Network，DN)数据传输的接口，执行用户面部分PCF策略规则的执行等。
NEF用于暴露3GPP NFs的能力和事件给其他NF或者外部应用AF，提供AF预配置3GPP NFs能力，实现3GPP网络和外部网络信息映射等。
AF指接入3GPP的应用。
NRF维护NF文件夹(NF文件夹包括NF实体和其所支持的业务描述)，支持业务发现功能等。
NWDAF支持从NF、AF、OAM收集数据，业务注册和元数据暴露给NF和/或AF，分析结果暴露给NF和/或AF和/或OAM；
OAM可以是核心网的OAM，和/或接入网(Radio Access Network，RAN)的OAM。
在现有3GPP 5G系统中，NWDAF的选择主要根据NWDAF服务区域的归属关系进行判断。但是在多NWDAF部署场景中，NWDAF的使用情况例如负载、资源使用、AI模型使用、AI模型的精度并没有得到综合考虑，这样将造成NWDAF的使用拥塞和网络资源的浪费。
发明内容
为了解决以上问题，本发明提供基于5G网络的模型管理方法及使用NRF的模型信息注册和更新方法，可以适用于多NWDAF部署场景中，NWDAF的使用情况例如负载、资源使用、AI模型使用、AI模型的精度都可以得到综合考虑，不会造成NWDAF的使用拥塞和网络资源的浪费，为达此目的，本发明提供基于5G网络的模型管理方法，具体步骤如下；
1）模型部署的总体架构；
所述模型部署的总体架构包括NWDAF网络功能；
所述NWDAF的能力包含以下至少之一：
数据采集能力，是指从3GPP各网络功能NF、OAM和AF获取数据能力；
分析功能暴露能力，是指NWDAF具备的业务能力暴露给NWDAF业务消费者的能力；
模型暴露能力，所述模型暴露指NWDAF暴露AI模型给其他模型消费者；
模型推理能力，所述模型推理指NWDAF利用AI模型和所采集的数据进行推理分析的能力；
模型训练能力，所述模型训练指NWDAF利用历史数据或从网络功能采集的数据进行AI模型训练和获得训练后的AI模型的能力；
模型信息暴露能力，所述模型信息暴露指NWDAF暴露模型信息给其他3GPP的网络功能；所述模型信息至少包括以下信息之一：
AI模型信息，所述AI模型信息包括下列信息中的至少一个或多个：AI模型目录、AI模型文件和AI模型相关参数信息；
AI模型的生命周期管理信息，所述AI模型的生命周期管理信息包括下列信息中的至少一个或多个：模型运行、停止状态，模型调用次数和准确率或精确率；
所述模型消费者是3GPP的网络功能NF/AF/OAM；
其中X1接口为NWDAF业务消费者和NWDAF之间的接口；
其中X2接口为NWDAF和NRF之间接口，通过该接口可以把下列信息暴露给NRF：
X3接口为NWDAF和3GPP的网络功能NF、AF、OAM之间接口，通过该接口NWDAF可以从上述网络功能获取所需网络数据；
X4接口为模型消费者和NWDAF之间接口，通过该接口模型消费者进行模型申请；
2）模型信息暴露方法；
21）当NWDAF部署时，NWDAF需要注册到NRF；或当NWDAF的AI模型被使用，NWDAF需要向NRF发送更新请求；
22）NWDAF向NRF发送注册或更新请求；所述注册或更新请求携带所述模型信息；
NWDAF网络功能发送注册或更新请求消息到NRF，注册或更新请求消息至少携带以下消息之一：
NWDAF拥有的AI模型信息，包括下列信息中的至少一个或多个： AI模型目录、AI模型文件、AI模型版本信息和AI模型相关参数信息；
NWDAF拥有的AI模型的生命周期管理信息；所述AI模型的生命周期管理信息包括下列信息中的至少一个或多个：模型运行、停止状态，模型调用次数和准确率或精确率；
23）NRF从OAM获取NWDAF的资源使用信息；
24）NRF存储或更新NWDAF文件夹，NWDAF文件夹包括以下信息之一：
NWDAF拥有的模型信息，包括下列信息中的至少一个或多个： AI模型目录、AI模型文件、AI模型版本信息和AI模型相关参数信息；
NWDAF拥有的AI模型的生命周期管理信息，包括下列信息中的至少一个或多个：模型状态，模型调用次数和准确率/精确率；
NWDAF的资源使用信息；
25）NRF向NWDAF发送注册或更新响应；
3）基于模型信息的NWDAF选择方法；
31）NWDAF消费者需要使用NWDAF进行数据分析请求，发送请求消息给NRF查询可以使用的NWDAF，请求消息至少包括以下信息之一：
NWDAF的网络功能类型；
需要NWDAF进行数据分析的业务功能标识信息，业务功能标识信息可以关联为AI模型的类型；
所需分析结果精度信息；
32）NRF根据NWDAF消费者的查询请求消息选择NWDAF；
所述利用请求消息选择NWDAF，包括至少使用下列判断方法之一：
利用业务功能标识信息确定所需使用的AI模型的类型；
利用分析结果精度信息确定所需使用的AI模型；
根据NWDAF的资源使用信息或负载信息或AI模型的生命周期管理信息等信息，确定拥有该模型的NWDAF；
33）NRF请求所述NWDAF进行模型训练和/或更新模型；
请求消息包括至少以下信息之一：需要更新AI模型信息和精度要求；
NWDAF根据请求消息训练所述AI模型并获取训练后的AI模型；
NWDAF向NRF发送更新消息，并采用步骤2）方法进行更新；
34）NRF返回选择的NWDAF信息给NWDAF消费者。
作为本发明进一步改进，所述模型消费者是一个没有部署所需模型的NWDAF，通过X4接口到NWDAF获取AI模型。
作为本发明进一步改进，所述AI模型被使用包括以下情况之一：NWDAF收到业务请求从而开始或停止使用模型进行推理、NWDAF对本地模型进行训练并更新了本地模型。
本发明提供基于5G网络的模型管理方法的使用NRF的模型信息注册和更新方法，具体步骤如下：
1）接受NWDAF注册和更新消息，注册或更新请求消息至少携带以下消息之一：
NWDAF拥有的AI模型信息，包括下列信息中的至少一个或多个： AI模型目录、AI模型文件、AI模型版本信息和AI模型相关参数信息；
NWDAF拥有的AI模型的生命周期管理信息，所述AI模型的生命周期管理信息包括下列信息中的至少一个或多个：模型运行、停止状态，模型调用次数和准确率或精确率；
2）从OAM获取NWDAF的资源使用信息；
3）存储或更新NWDAF文件夹,NWDAF文件夹包括以下信息之一：
NWDAF拥有的模型信息，包括下列信息中的至少一个或多个： AI模型目录、AI模型文件、AI模型版本信息和AI模型相关参数信息；
NWDAF拥有的AI模型的生命周期管理信息，包括下列信息中的至少一个或多个：模型状态，模型调用次数，准确率/精确率等；
NWDAF的资源使用信息；
4）接受NWDAF消费者查询消息，查询消息至少包括以下信息之一：
NWDAF的网络功能类型；
需要NWDAF进行数据分析的业务功能标识信息，业务功能标识信息可以关联为AI模型的类型；
所需分析结果精度信息；
5）根据NWDAF消费者查询请求消息选择NWDAF，包括至少使用下列判断方法之一：
利用业务功能标识信息确定所需使用的AI模型的类型；
利用分析结果精度信息确定所需使用的AI模型；
根据NRF保持的NWDAF的资源使用信息或负载信息或上述确定的AI模型当前使用状态信息或上述确定的AI模型的使用次数等信息，确定拥有该模型的NWDAF；
6）NRF请求选择的NWDAF进行模型训练和/或更新模型。
请求消息包括至少以下信息之一：需要更新AI模型信息、精度要求。
本发明提供了基于5G网络的模型管理方法及使用NRF的模型信息注册和更新方法，其中5G网络的模型管理方法主要使用NRF调度，利用NWDAF拥有的AI模型信息及生命周期管理信息，对场景进行分析并存储或更新NWDAF文件夹，再接受NWDAF消费者查询消息，再根据NWDAF消费者查询请求消息选择NWDAF，并利用NRF请求选择的NWDAF进行模型训练和/或更新模型，从而适用于多NWDAF部署场景中，NWDAF的使用情况例如负载、资源使用、AI模型使用、AI模型的精度都可以得到综合考虑，不会造成NWDAF的使用拥塞和网络资源的浪费。
附图说明
图1为本申请提供的5G网络自动化总体框架示意图；
图2为本申请提供的3GPP网络部署和管理AI模型的结构示意图；
图3为本申请模型信息注册和更新方法示意图；
图4为本申请基于模型信息的NWDAF选择方法示意图。
具体实施方式
下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述：
本发明提供基于5G网络的模型管理方法及使用NRF的模型信息注册和更新方法，可以适用于多NWDAF部署场景中，NWDAF的使用情况例如负载、资源使用、AI模型使用、AI模型的精度都可以得到综合考虑，不会造成NWDAF的使用拥塞和网络资源的浪费。
具体实施例如下；
1）模型部署的总体架构；
其中图2是本申请提供的3GPP网络部署和管理AI模型的结构示意图；如图2所示，
NWDAF的能力包含以下至少之一：
数据采集能力，是指从3GPP各网络功能NF、OAM、AF获取数据能力。
分析功能暴露能力，是指NWDAF具备的业务能力暴露给NWDAF业务消费者(NWDAFservice consumer)的能力。
模型暴露能力(AI Model Exposure)，指暴露模型给其他模型消费者(例如模型消费者)；
模型推理(AI Inference)，指利用AI模型和所采集的数据进行推理分析的能力；
模型训练(AI Training)，指用利用历史数据或从网络功能采集的数据进行AI模型训练和获得训练后的AI模型的能力。
模型消费者是3GPP的网络功能NF/AF/OAM，例如模型消费者可以是一个没有部署所需模型的NWDAF，可以通过X4接口到NWDAF获取AI模型；
X1接口为NWDAF业务消费者(例如3GPP NF、AF、OAM)和NWDAF之间的接口。
X2接口为NWDAF和NRF之间接口，通过该接口可以把下列信息暴露给NRF：
NWDAF的能力；
AI模型信息可以包括下列信息中的至少一个或多个：AI模型目录、AI模型文件、AI模型相关参数信息(例如模型参数输入输出方法等)等；
模型的生命周期管理信息，例如模型运行、停止状态，模型调用次数，准确率/精确率等。
X3接口为NWDAF和3GPP的网络功能NF、AF、OAM之间接口，通过该接口NWDAF可以从上述网络功能获取所需网络数据。
X4接口为模型消费者和NWDAF之间接口，通过该接口模型消费者可以进行模型申请。
2）模型信息注册和更新方法；
其中图3是本申请模型信息注册和更新方法示意图；如图3所示，
21）当NWDAF部署时，NWDAF需要注册到NRF；或当NWDAF的AI模型被使用，NWDAF需要向NRF发送更新请求。AI模型被使用包括以下情况之一：NWDAF收到业务请求从而开始或停止使用模型进行推理、NWDAF对本地模型进行训练并更新了本地模型。
22）NWDAF向NRF发送注册或更新请求。
NWDAF网络功能发送注册消息Nnrf_NFManagement_NFRegister或更新请求消息Nnrf_NFManagement_NFUpdate到NRF，注册或更新请求消息至少携带以下消息之一：
NWDAF拥有的AI模型信息，包括下列信息中的至少一个或多个：AI模型目录、AI模型文件、AI模型版本信息、AI模型相关参数信息(例如模型参数输入输出方法等)等；
NWDAF拥有的AI模型的生命周期管理信息，包括下列信息中的至少一个或多个：模型状态（例如运行、空闲状态），准确率/精确率等。
23）NRF从OAM获取NWDAF的资源使用信息；
24）NRF存储或更新NWDAF文件夹。NWDAF文件夹包括以下信息之一：
NWDAF拥有的模型信息，包括下列信息中的至少一个或多个：AI模型目录、AI模型文件、AI模型版本信息、AI模型相关参数信息(例如模型参数输入输出方法等)等；
NWDAF拥有的AI模型的生命周期管理信息，包括下列信息中的至少一个或多个：模型状态（例如运行、空闲状态），模型调用次数，准确率/精确率等；
NWDAF的资源使用信息。
25）NRF向NWDAF发送注册或更新响应。
3）基于模型信息的NWDAF选择方法；
其中图4是本申请基于模型信息的NWDAF选择方法示意图；如图4所示，
31）NWDAF消费者需要使用NWDAF进行数据分析请求，发送请求消息Nnrf_NFDiscovery_Request给NRF查询可以使用的NWDAF。请求消息至少包括以下信息之一：
NWDAF的网络功能类型；
需要NWDAF进行数据分析的业务功能标识信息，业务功能标识信息可以关联为AI模型的类型；
所需分析结果精度信息。
32）NRF根据NWDAF消费者的查询请求消息选择NWDAF。
所述利用请求消息选择NWDAF，包括至少使用下列判断方法之一：
利用业务功能标识信息确定所需使用的AI模型的类型；
利用分析结果精度信息确定所需使用的AI模型；
根据NRF保持的NWDAF的资源使用信息或负载信息或上述确定的AI模型当前使用状态信息或上述确定的AI模型的使用次数等信息，确定拥有该模型的NWDAF。
33）NRF请求上述选择的NWDAF进行模型训练和/或更新模型。
请求消息包括至少以下信息之一：需要更新AI模型信息、精度要求；
NWDAF根据请求消息训练所述AI模型并获取训练后的AI模型；
NWDAF向NRF发送更新消息，并采用步骤2）方法进行更新。
34）NRF返回选择的NWDAF信息给NWDAF消费者。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非是对本发明作任何其他形式的限制，而依据本发明的技术实质所作的任何修改或等同变化，仍属于本发明所要求保护的范围。

Claims (4)

1.基于5G网络的模型管理方法，具体步骤如下，其特征在于；
1）模型部署的总体架构；
所述模型部署的总体架构包括NWDAF网络功能；
所述NWDAF的能力包含以下至少之一：
数据采集能力，是指从3GPP各网络功能NF、OAM和AF获取数据能力；
分析功能暴露能力，是指NWDAF具备的业务能力暴露给NWDAF业务消费者的能力；
模型暴露能力，所述模型暴露指NWDAF暴露AI模型给其他模型消费者；
模型推理能力，所述模型推理指NWDAF利用AI模型和所采集的数据进行推理分析的能力；
模型训练能力，所述模型训练指NWDAF利用历史数据或从网络功能采集的数据进行AI模型训练和获得训练后的AI模型的能力；
模型信息暴露能力，所述模型信息暴露指NWDAF暴露模型信息给其他3GPP的网络功能；所述模型信息至少包括以下信息之一：
AI模型信息，所述AI模型信息包括下列信息中的至少一个或多个：AI模型目录、AI模型文件和AI模型相关参数信息；
AI模型的生命周期管理信息，所述AI模型的生命周期管理信息包括下列信息中的至少一个或多个：模型运行、停止状态，模型调用次数和准确率或精确率；
所述模型消费者是3GPP的网络功能NF/AF/OAM；
其中X1接口为NWDAF业务消费者和NWDAF之间的接口；
其中X2接口为NWDAF和NRF之间接口，通过该接口可以把下列信息暴露给NRF：
X3接口为NWDAF和3GPP的网络功能NF、AF、OAM之间接口，通过该接口NWDAF可以从上述网络功能获取所需网络数据；
X4接口为模型消费者和NWDAF之间接口，通过该接口模型消费者进行模型申请；
2）模型信息暴露方法；
21）当NWDAF部署时，NWDAF需要注册到NRF；或当NWDAF的AI模型被使用，NWDAF需要向NRF发送更新请求；
22）NWDAF向NRF发送注册或更新请求；所述注册或更新请求携带所述模型信息；
NWDAF网络功能发送注册或更新请求消息到NRF，注册或更新请求消息至少携带以下消息之一：
NWDAF拥有的AI模型信息，包括下列信息中的至少一个或多个： AI模型目录、AI模型文件、AI模型版本信息和AI模型相关参数信息；
NWDAF拥有的AI模型的生命周期管理信息；所述AI模型的生命周期管理信息包括下列信息中的至少一个或多个：模型运行、停止状态，模型调用次数和准确率或精确率；
23）NRF从OAM获取NWDAF的资源使用信息；
24）NRF存储或更新NWDAF文件夹，NWDAF文件夹包括以下信息之一：
NWDAF拥有的模型信息，包括下列信息中的至少一个或多个： AI模型目录、AI模型文件、AI模型版本信息和AI模型相关参数信息；
NWDAF拥有的AI模型的生命周期管理信息，包括下列信息中的至少一个或多个：模型状态，模型调用次数和准确率/精确率；
NWDAF的资源使用信息；
25）NRF向NWDAF发送注册或更新响应；
3）基于模型信息的NWDAF选择方法；
31）NWDAF消费者需要使用NWDAF进行数据分析请求，发送请求消息给NRF查询可以使用的NWDAF，请求消息至少包括以下信息之一：
NWDAF的网络功能类型；
需要NWDAF进行数据分析的业务功能标识信息，业务功能标识信息可以关联为AI模型的类型；
所需分析结果精度信息；
32）NRF根据NWDAF消费者的查询请求消息选择NWDAF；
所述利用请求消息选择NWDAF，包括至少使用下列判断方法之一：
利用业务功能标识信息确定所需使用的AI模型的类型；
利用分析结果精度信息确定所需使用的AI模型；
根据NWDAF的资源使用信息或负载信息或AI模型的生命周期管理信息等信息，确定拥有该模型的NWDAF；
33）NRF请求所述NWDAF进行模型训练和/或更新模型；
请求消息包括至少以下信息之一：需要更新AI模型信息和精度要求；
NWDAF根据请求消息训练所述AI模型并获取训练后的AI模型；
NWDAF向NRF发送更新消息，并采用步骤2）方法进行更新；
34）NRF返回选择的NWDAF信息给NWDAF消费者。
2.根据权利要求1所述的基于5G网络的模型管理方法，其特征在于：所述模型消费者是一个没有部署所需模型的NWDAF，通过X4接口到NWDAF获取AI模型。
3.根据权利要求1所述的基于5G网络的模型管理方法，其特征在于；所述AI模型被使用包括以下情况之一：NWDAF收到业务请求从而开始或停止使用模型进行推理、NWDAF对本地模型进行训练并更新了本地模型。
4.基于5G网络的模型管理方法的使用NRF的模型信息注册和更新方法，其特征在于，具体步骤如下：
1）接受NWDAF注册和更新消息，注册或更新请求消息至少携带以下消息之一：
NWDAF拥有的AI模型信息，包括下列信息中的至少一个或多个： AI模型目录、AI模型文件、AI模型版本信息和AI模型相关参数信息；
NWDAF拥有的AI模型的生命周期管理信息， 所述AI模型的生命周期管理信息包括下列信息中的至少一个或多个：模型运行、停止状态，模型调用次数和准确率或精确率；
2）从OAM获取NWDAF的资源使用信息；
3）存储或更新NWDAF文件夹,NWDAF文件夹包括以下信息之一：
NWDAF拥有的模型信息，包括下列信息中的至少一个或多个： AI模型目录、AI模型文件、AI模型版本信息和AI模型相关参数信息；
NWDAF拥有的AI模型的生命周期管理信息，包括下列信息中的至少一个或多个：模型状态，模型调用次数和准确率/精确率；
NWDAF的资源使用信息；
4）接受NWDAF消费者查询消息，查询消息至少包括以下信息之一：
NWDAF的网络功能类型；
需要NWDAF进行数据分析的业务功能标识信息，业务功能标识信息可以关联为AI模型的类型；
所需分析结果精度信息；
5）根据NWDAF消费者查询请求消息选择NWDAF，包括至少使用下列判断方法之一：
利用业务功能标识信息确定所需使用的AI模型的类型；
利用分析结果精度信息确定所需使用的AI模型；
根据NRF保持的NWDAF的资源使用信息或负载信息或上述确定的AI模型当前使用状态信息或上述确定的AI模型的使用次数等信息，确定拥有该模型的NWDAF；
6）NRF请求选择的NWDAF进行模型训练和/或更新模型，
请求消息包括至少以下信息之一：需要更新AI模型信息、精度要求。
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SE01 Entry into force of request for substantive examination
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