CN112650560A - 一种基于容器化设计的云化机器人模型下发方法 - Google Patents

一种基于容器化设计的云化机器人模型下发方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种基于容器化设计的云化机器人模型下发方法，涉及云端部署技术领域；通过云端集群训练云化机器人模型并创建容器进行云化机器人模型测试，通过云端集群创建模型部署容器，并管理云化机器人内容器化管理工具，通过云端集群依据云化机器人所处环境以及云化机器人所需理解和决策能力利用容器化管理工具及模型部署容器自动拉取云化机器人模型及模型运行环境，下发至相应的云化机器人。

Description

一种基于容器化设计的云化机器人模型下发方法
技术领域
本发明公开一种方法，涉及云端部署技术领域，具体地说是一种基于容器化设计的云化机器人模型下发方法。
背景技术
云化机器人具备算法模型在线升级能力，例如具备社交属性的云化机器人在一个未知的环境中借助云端集群大数据具备学习能力进而增强机器人主体的智能理解和智能决策能力。云化机器人主体部署的智能算法模型由云端管理中心控制下发及更新迭代，但现有模型下发过程不完善，存在无法自动化测试、打包批量发布同一模型至不同机器人主体的问题。
发明内容
本发明针对现有技术的问题，提供一种基于容器化设计的云化机器人模型下发方法，云端集群与机器人数据互传，机器人主体可获取云端人工智能和大数据能力，云端超高的计算能力支持可赋予机器人主体理解和决策能力达到自主服务。
本发明提出的具体方案是：
一种基于容器化设计的云化机器人模型下发方法，通过云端集群训练云化机器人模型并创建容器进行云化机器人模型测试，
通过云端集群创建模型部署容器，并管理云化机器人内容器化管理工具，
通过云端集群依据云化机器人所处环境以及云化机器人所需理解和决策能力利用容器化管理工具及模型部署容器自动拉取云化机器人模型及模型运行环境，下发至相应的云化机器人。
优选地，所述的一种基于容器化设计的云化机器人模型下发方法中通过云端集群训练云化机器人模型，
依据模型运行框架及云化机器人架构封装模型镜像，
通过容器进行模型测试，测试通过将模型保存至模型仓库。
优选地，所述的一种基于容器化设计的云化机器人模型下发方法中通过云端集群管理云化机器人内容器化管理工具，自动从模型仓库拉取所有部署模型及模型运行环境，并在创建模型部署容器时将模型下发所需配置文件及数据存储路径一并下发至云化机器人主体。
优选地，所述的一种基于容器化设计的云化机器人模型下发方法中部署至云化机器人的云化机器人模型通过云端集群实现灰度发布以便进行模型升级。
优选地，所述的一种基于容器化设计的云化机器人模型下发方法中通过5G网络实现云端集群与云化机器人的数据交互。
一种基于容器化设计的云化机器人模型下发系统，包括训练模块、测试模块、容器创建模块及管理模块，
训练模块通过云端集群训练云化机器人模型，容器创建模块创建测试容器，测试模块利用测试容器进行云化机器人模型测试，
容器创建模块通过云端集群创建模型部署容器，管理模块管理云化机器人内容器化管理工具，通过云端集群依据云化机器人所处环境以及云化机器人所需理解和决策能力利用容器化管理工具及模型部署容器自动拉取云化机器人模型及模型运行环境，下发至相应的云化机器人。
优选地，所述的一种基于容器化设计的云化机器人模型下发系统中训练模块通过云端集群训练云化机器人模型，依据模型运行框架及云化机器人架构封装模型镜像，测试模块通过容器进行模型测试，测试通过将模型保存至模型仓库。
优选地，所述的一种基于容器化设计的云化机器人模型下发系统中管理模块通过云端集群管理云化机器人内容器化管理工具，自动从模型仓库拉取所有部署模型及模型运行环境，并在创建模型部署容器时将模型下发所需配置文件及数据存储路径一并下发至云化机器人主体。
优选地，所述的一种基于容器化设计的云化机器人模型下发系统中管理模块将部署至云化机器人的云化机器人模型通过云端集群实现灰度发布以便进行模型升级。
本发明的有益之处是：
本发明提供一种基于容器化设计的云化机器人模型下发方法，云端集群与机器人进行数据互传，机器人主体可获取云端人工智能和大数据能力，云端超高的计算能力支持可赋予机器人主体理解和决策能力达到自主服务。云端集群可借助人工智能和大数据完成模型训练工作后将算法模型下发至机器人主体，并在模型下发时基于容器化设计，自动化测试、使用较少命令和脚本打包批量发布模型至不同机器人主体，从而实现云端赋能机器人主体AI能力。
附图说明
图1是本发明应用框架示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好地理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。
本发明提供一种基于容器化设计的云化机器人模型下发方法，通过云端集群训练云化机器人模型并创建容器进行云化机器人模型测试，
通过云端集群创建模型部署容器，并管理云化机器人内容器化管理工具，
通过云端集群依据云化机器人所处环境以及云化机器人所需理解和决策能力利用容器化管理工具及模型部署容器自动拉取云化机器人模型及模型运行环境，下发至相应的云化机器人。
在云端集群与机器人进行数据互传时，机器人主体可获取云端人工智能和大数据能力，云端超高的计算能力支持可赋予机器人主体理解和决策能力达到自主服务。云端集群可借助人工智能和大数据完成模型训练工作后将算法模型下发至机器人主体，并在模型下发时基于容器化设计，自动化测试、使用较少命令和脚本打包批量发布模型至不同机器人主体，从而实现云端赋能机器人主体AI能力。
具体应用时，在本发明方法的一些实施例中，通过云端集群依据其大数据能力训练算法模型并依据算法运行框架及机器人应该架构打包封装成镜像并在云端创建容器进行模型测试，测试通过后保存至模型仓库，如训练过程中保存的为基于Pytorch训练的模型文件则镜像仓库中还应存在模型部署时所需要的TensorRT基础环境需适配部署模型所在云化机器人处理器架构通常分为ARM、X86两类；
通过云端集群的控制中心依据机器人所处环境及所需理解、决策能力下发相应算法模型，模型下发时依靠5G网络实现数据传输，机器人主体部署模型需升级时可通过云端控制中心实现灰度发布；
而机器人主体内部运行容器化管理工具由云端集群的控制中心控制，创建部署算法模型容器并自动从仓库拉取所有部署模型及其运行环境，创建模型部署容器时云端控制中心将所需配置文件及数据存储路径一并下发至云化机器人主体。
通过本发明方法中模型下发使得机器人主体变得能加智能即赋予复杂算法模型包括不限于深度学习推理算法等，整个过程涵盖数据传感接入、云端集群模型训练完成后依据运行环境制作镜像并推送至仓库、云端控制中心从仓库下发模型文件至机器人主体、机器人主体依靠已部署算法模型。
同时本发明还提供一种基于容器化设计的云化机器人模型下发系统，包括训练模块、测试模块、容器创建模块及管理模块，
训练模块通过云端集群训练云化机器人模型，容器创建模块创建测试容器，测试模块利用测试容器进行云化机器人模型测试，
容器创建模块通过云端集群创建模型部署容器，管理模块管理云化机器人内容器化管理工具，通过云端集群依据云化机器人所处环境以及云化机器人所需理解和决策能力利用容器化管理工具及模型部署容器自动拉取云化机器人模型及模型运行环境，下发至相应的云化机器人。
本发明系统同样在云端集群与机器人进行数据互传时，机器人主体可获取云端人工智能和大数据能力，云端超高的计算能力支持可赋予机器人主体理解和决策能力达到自主服务。云端集群可借助人工智能和大数据完成模型训练工作后将算法模型下发至机器人主体，并在模型下发时基于容器化设计，自动化测试、使用较少命令和脚本打包批量发布模型至不同机器人主体，从而实现云端赋能机器人主体AI能力。
本发明系统内的各模块之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本发明方法实施例基于同一构思，具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述，此处不再赘述。
需要说明的是，上述较佳实施例各流程和各系统结构中不是所有的步骤和模块都是必须的，可以根据实际的需要忽略某些步骤或模块。各步骤的执行顺序不是固定的，可以根据需要进行调整。上述各实施例中描述的系统结构可以是物理结构，也可以是逻辑结构，即，有些模块可能由同一物理实体实现，或者，有些模块可能分由多个物理实体实现，或者，可以由多个独立设备中的某些部件共同实现。
以上所述实施例仅是为充分说明本发明而所举的较佳的实施例，本发明的保护范围不限于此。本技术领域的技术人员在本发明基础上所作的等同替代或变换，均在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围以权利要求书为准。

Claims (9)

1.一种基于容器化设计的云化机器人模型下发方法，其特征是通过云端集群训练云化机器人模型并创建容器进行云化机器人模型测试，
通过云端集群创建模型部署容器，并管理云化机器人内容器化管理工具，
通过云端集群依据云化机器人所处环境以及云化机器人所需理解和决策能力利用容器化管理工具及模型部署容器自动拉取云化机器人模型及模型运行环境，下发至相应的云化机器人。
2.根据权利要求1所述的一种基于容器化设计的云化机器人模型下发方法，其特征是通过云端集群训练云化机器人模型，
依据模型运行框架及云化机器人架构封装模型镜像，
通过容器进行模型测试，测试通过将模型保存至模型仓库。
3.根据权利要求2所述的一种基于容器化设计的云化机器人模型下发方法，其特征是通过云端集群管理云化机器人内容器化管理工具，自动从模型仓库拉取所有部署模型及模型运行环境，并在创建模型部署容器时将模型下发所需配置文件及数据存储路径一并下发至云化机器人主体。
4.根据权利要求1-3任一所述的一种基于容器化设计的云化机器人模型下发方法，其特征是部署至云化机器人的云化机器人模型通过云端集群实现灰度发布以便进行模型升级。
5.根据权利要求4所述的一种基于容器化设计的云化机器人模型下发方法，其特征是通过5G网络实现云端集群与云化机器人的数据交互。
6.一种基于容器化设计的云化机器人模型下发系统，其特征是包括训练模块、测试模块、容器创建模块及管理模块，
训练模块通过云端集群训练云化机器人模型，容器创建模块创建测试容器，测试模块利用测试容器进行云化机器人模型测试，
容器创建模块通过云端集群创建模型部署容器，管理模块管理云化机器人内容器化管理工具，通过云端集群依据云化机器人所处环境以及云化机器人所需理解和决策能力利用容器化管理工具及模型部署容器自动拉取云化机器人模型及模型运行环境，下发至相应的云化机器人。
7.根据权利要求1所述的一种基于容器化设计的云化机器人模型下发系统，其特征是训练模块通过云端集群训练云化机器人模型，依据模型运行框架及云化机器人架构封装模型镜像，测试模块通过容器进行模型测试，测试通过将模型保存至模型仓库。
8.根据权利要求7所述的一种基于容器化设计的云化机器人模型下发系统，其特征是管理模块通过云端集群管理云化机器人内容器化管理工具，自动从模型仓库拉取所有部署模型及模型运行环境，并在创建模型部署容器时将模型下发所需配置文件及数据存储路径一并下发至云化机器人主体。
9.根据权利要求6-8任一所述的一种基于容器化设计的云化机器人模型下发系统，其特征是管理模块将部署至云化机器人的云化机器人模型通过云端集群实现灰度发布以便进行模型升级。
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