CN117062098A - 模型获取方法及通信设备 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种模型获取方法及通信设备，属于通信技术领域，本申请实施例的模型获取方法包括：第一通信设备向第二通信设备发送第一请求，所述第一请求用于请求获取至少一个第三通信设备的信息，其中，每个所述第三通信设备能够提供所述第一通信设备所需的至少一个模型的模型信息；所述第一通信设备接收所述第二通信设备发送的至少一个第三通信设备的信息；所述第一通信设备基于所述至少一个第三通信设备的信息，获取多个模型的模型信息；所述多个模型用于生成数据分析结果信息。

Description

模型获取方法及通信设备

技术领域

本申请属于通信技术领域，具体涉及一种模型获取方法及通信设备。

背景技术

网络数据分析功能(Network Data Analytics Function，NWDAF)以网络数据为基础对网络进行自动感知和分析，并参与到网络规划、建设、运维、网优、运营全生命周期中，使得网络易于维护和控制，提高网络资源使用效率，提升用户业务体验。NWDAF可包括两部分，分析逻辑功能(Analytics Logical Function，AnLF)和模型训练逻辑功能(ModelTraining Logical Function，MTLF)，前者AnLF负责推理功能，后者MTLF负责训练功能。

AnLF在收到消费者(consumer)发起的任务时，需要获取模型，以使用模型进行推理并生成分析结果。因此对于本领域技术人员来说，亟需实现一种模型获取方法。

发明内容

本申请实施例提供一种模型获取方法及通信设备，能够解决如何实现模型获取方法的问题。

第一方面，提供了一种模型获取方法，包括：

第一通信设备向第二通信设备发送第一请求，所述第一请求用于请求获取至少一个第三通信设备的信息，其中，每个所述第三通信设备能够提供所述第一通信设备所需的至少一个模型的模型信息；

所述第一通信设备接收所述第二通信设备发送的至少一个第三通信设备的信息；

所述第一通信设备基于所述至少一个第三通信设备的信息，获取多个模型的模型信息；所述多个模型用于生成数据分析结果信息。

第二方面，提供了一种模型获取方法，包括：

第二通信设备接收第一通信设备发送的第一请求，所述第一请求用于请求获取至少一个第三通信设备的信息，其中，每个所述第三通信设备能够提供所述第一通信设备所需的至少一个模型的模型信息；

所述第二通信设备基于所述第一请求，确定至少一个第三通信设备；

所述第二通信设备向所述第一通信设备发送所述至少一个第三通信设备的信息；所述至少一个第三通信设备的信息用于所述第一通信设备获取多个模型的模型信息；所述多个模型用于生成数据分析结果信息。

第三方面，提供了一种模型获取方法，包括：

第三通信设备接收第一通信设备发送的第二请求，所述第二请求用于请求获取至少一个模型；

所述第三通信设备基于所述第二请求向所述第一通信设备发送至少一个模型的模型信息；所述第二请求包括以下至少一项：

分析任务标识，所述分析任务标识用于标识所需模型适用的数据分析任务；

所需模型的标识；

所需模型数量；

模型需满足的模型属性信息。

第四方面，提供了一种模型获取方法，包括：

第四通信设备向第一通信设备发送任务请求；

所述第四通信设备接收所述第一通信设备发送的数据分析结果信息，所述数据分析结果信息为所述第一通信设备基于多个模型进行分析处理得到的，所述多个模型为所述第一通信设备基于至少一个第三通信设备的信息获取到的，每个所述第三通信设备能够提供所述第一通信设备所需的至少一个模型的模型信息。

第五方面，提供了一种模型获取装置，包括：

发送模块，用于向第二通信设备发送第一请求，所述第一请求用于请求获取至少一个第三通信设备的信息，其中，每个所述第三通信设备能够提供所述第一通信设备所需的至少一个模型的模型信息；

接收模块，用于接收所述第二通信设备发送的至少一个第三通信设备的信息；

获取模块，用于基于所述至少一个第三通信设备的信息，获取多个模型的模型信息；所述多个模型用于生成数据分析结果信息。

第六方面，提供了一种模型获取装置，包括：

接收模块，用于接收第一通信设备发送的第一请求，所述第一请求用于请求获取至少一个第三通信设备的信息，其中，每个所述第三通信设备能够提供所述第一通信设备所需的至少一个模型的模型信息；

处理模块，用于基于所述第一请求，确定至少一个第三通信设备；

发送模块，用于向所述第一通信设备发送所述至少一个第三通信设备的信息；所述至少一个第三通信设备的信息用于所述第一通信设备获取多个模型的模型信息；所述多个模型用于生成数据分析结果信息。

第七方面，提供了一种模型获取装置，包括：

接收模块，用于接收第一通信设备发送的第二请求，所述第二请求用于请求获取至少一个模型；

发送模块，用于基于所述第二请求向所述第一通信设备发送至少一个模型的模型信息；所述第二请求包括以下至少一项：

分析任务标识，所述分析任务标识用于标识所需模型适用的数据分析任务；

所需模型的标识；

所需模型数量；

模型需满足的模型属性信息。

第八方面，提供了一种模型获取装置，包括：

发送模块，用于向第一通信设备发送任务请求；

接收模块，用于接收所述第一通信设备发送的数据分析结果信息，所述数据分析结果信息为所述第一通信设备基于多个模型进行分析处理得到的，所述多个模型为所述第一通信设备基于至少一个第三通信设备的信息获取到的，每个所述第三通信设备能够提供所述第一通信设备所需的至少一个模型的模型信息。

第九方面，提供了一种第一通信设备，该第一通信设备包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。

第十方面，提供了一种第一通信设备，包括处理器及通信接口，其中，所述通信接口用于第一通信设备向第二通信设备发送第一请求，所述第一请求用于请求获取至少一个第三通信设备的信息，其中，每个所述第三通信设备能够提供所述第一通信设备所需的至少一个模型的模型信息；接收所述第二通信设备发送的至少一个第三通信设备的信息；基于所述至少一个第三通信设备的信息，获取多个模型的模型信息。

第十一方面，提供了一种第二通信设备，该第二通信设备包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第二方面所述的方法的步骤。

第十二方面，提供了一种第二通信设备，包括处理器及通信接口，其中，所述通信接口用于接收第一通信设备发送的第一请求，所述第一请求用于请求获取至少一个第三通信设备的信息，其中，每个所述第三通信设备能够提供所述第一通信设备所需的至少一个模型的模型信息；向所述第一通信设备发送所述至少一个第三通信设备的信息；所述至少一个第三通信设备的信息用于所述第一通信设备获取多个模型的模型信息；处理器，用于基于所述第一请求，确定至少一个第三通信设备。

第十三方面，提供了一种第三通信设备，该第三通信设备包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。

第十四方面，提供了一种第三通信设备，包括处理器及通信接口，其中，所述通信接口用于接收第一通信设备发送的第二请求，所述第二请求用于请求获取至少一个模型；基于所述第二请求向所述第一通信设备发送至少一个模型的模型信息；所述第二请求包括以下至少一项：分析任务标识，所述分析任务标识用于标识所需模型适用的数据分析任务；所需模型的标识；所需模型数量；模型需满足的模型属性信息。

第十五方面，提供了一种第四通信设备，该第四通信设备包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。

第十六方面，提供了一种第四通信设备，包括处理器及通信接口，其中，所述通信接口用于向第一通信设备发送任务请求；接收所述第一通信设备发送的数据分析结果信息，所述数据分析结果信息为所述第一通信设备基于多个模型进行分析处理得到的，所述多个模型为所述第一通信设备基于至少一个第三通信设备的信息获取到的，每个所述第三通信设备能够提供所述第一通信设备所需的至少一个模型的模型信息。

第十七方面，提供了一种通信系统，包括：第一通信设备、第二通信设备、第三通信设备及第四通信设备，所述第一通信设备可用于执行如第一方面所述的模型获取方法的步骤，所述第二通信设备可用于执行如第二方面所述的模型获取方法的步骤，所述第三通信设备可用于执行如第三方面所述的模型获取方法的步骤，所述第四通信设备可用于执行如第四方面所述的模型获取方法的步骤。

第十八方面，提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤，或者实现如第二方面所述的方法的步骤，或者实现如第三方面所述的方法的步骤，或者实现如第四方面所述的方法的步骤。

第十九方面，提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现如第一方面所述的方法，或实现如第二方面所述的方法，或实现如第三方面所述的方法，或实现如第四方面所述的方法。

第二十方面，提供了一种计算机程序/程序产品，所述计算机程序/程序产品被存储在存储介质中，所述计算机程序/程序产品被至少一个处理器执行以实现如第一方面至第四方面任一项所述的模型获取方法的步骤。

在本申请实施例中，第一通信设备向第二通信设备发送第一请求，第一请求用于请求获取至少一个第三通信设备的信息，其中，每个第三通信设备能够提供第一通信设备所需的至少一个模型的模型信息，进一步地，第一通信设备基于第二通信设备发送的至少一个第三通信设备的信息，可以获取到多个模型的模型信息，从而实现了一种模型获取方法，实现复杂度较低，效率较高，而且多个模型用于生成数据分析结果信息，使得数据分析结果更加准确。

附图说明

图1是本申请实施例可应用的无线通信系统的结构图；

图2是本申请实施例提供的模型获取方法的流程示意图之一；

图3是本申请实施例提供的模型获取方法的交互流程示意图之一；

图4是本申请实施例提供的模型获取方法的流程示意图之二；

图5是本申请实施例提供的模型获取方法的流程示意图之三；

图6是本申请实施例提供的模型获取方法的流程示意图之四；

图7是本申请实施例提供的模型获取装置的结构示意图之一；

图8是本申请实施例提供的模型获取装置的结构示意图之二；

图9是本申请实施例提供的模型获取装置的结构示意图之三；

图10是本申请实施例提供的模型获取装置的结构示意图之四；

图11是本申请实施例提供的通信设备的结构示意图；

图12是本申请实施例的网络侧设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的术语在适当情况下可以互换，以便本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施，且“第一”、“第二”所区别的对象通常为一类，并不限定对象的个数，例如第一对象可以是一个，也可以是多个。此外，说明书以及权利要求中“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

值得指出的是，本申请实施例所描述的技术不限于长期演进型(Long TermEvolution，LTE)/LTE的演进(LTE-Advanced，LTE-A)系统，还可用于其他无线通信系统，诸如码分多址(Code Division Multiple Access，CDMA)、时分多址(Time DivisionMultiple Access，TDMA)、频分多址(Frequency Division Multiple Access，FDMA)、正交频分多址(Orthogonal Frequency Division Multiple Access，OFDMA)、单载波频分多址(Single-carrier Frequency Division Multiple Access，SC-FDMA)和其他系统。本申请实施例中的术语“系统”和“网络”常被可互换地使用，所描述的技术既可用于以上提及的系统和无线电技术，也可用于其他系统和无线电技术。以下描述出于示例目的描述了新空口(New Radio，NR)系统，并且在以下大部分描述中使用NR术语，但是这些技术也可应用于NR系统应用以外的应用，如第6代(6^th Generation，6G)通信系统。

图1示出本申请实施例可应用的一种无线通信系统的框图。无线通信系统包括终端11和网络侧设备12。其中，终端11可以是手机、平板电脑(Tablet Personal Computer)、膝上型电脑(Laptop Computer)或称为笔记本电脑、个人数字助理(Personal DigitalAssistant，PDA)、掌上电脑、上网本、超级移动个人计算机(ultra-mobile personalcomputer，UMPC)、移动上网装置(Mobile Internet Device，MID)、增强现实(augmentedreality，AR)/虚拟现实(virtual reality，VR)设备、机器人、可穿戴式设备(WearableDevice)、车载设备(VUE)、行人终端(PUE)、智能家居(具有无线通信功能的家居设备，如冰箱、电视、洗衣机或者家具等)、游戏机、个人计算机(personal computer，PC)、柜员机或者自助机等终端侧设备，可穿戴式设备包括：智能手表、智能手环、智能耳机、智能眼镜、智能首饰(智能手镯、智能手链、智能戒指、智能项链、智能脚镯、智能脚链等)、智能腕带、智能服装等。除了上述终端设备，也可以是终端内的芯片，例如调制解调器(Modem)芯片，系统级芯片(System on Chip,SoC)。需要说明的是，在本申请实施例并不限定终端11的具体类型。网络侧设备12可以包括接入网设备或核心网设备，其中，接入网设备12也可以称为无线接入网设备、无线接入网(Radio Access Network,RAN)、无线接入网功能或无线接入网单元。接入网设备12可以包括基站、WLAN接入点或WiFi节点等，基站可被称为节点B、演进节点B(eNB)、接入点、基收发机站(Base Transceiver Station，BTS)、无线电基站、无线电收发机、基本服务集(Basic Service Set，BSS)、扩展服务集(Extended Service Set，ESS)、家用B节点、家用演进型B节点、发送接收点(Transmitting Receiving Point，TRP)或所述领域中其他某个合适的术语，只要达到相同的技术效果，所述基站不限于特定技术词汇，需要说明的是，在本申请实施例中仅以NR系统中的基站为例进行介绍，并不限定基站的具体类型。核心网设备可以包含但不限于如下至少一项：核心网节点、核心网功能、移动管理实体(Mobility Management Entity，MME)、接入移动管理功能(Access and MobilityManagement Function，AMF)、会话管理功能(Session Management Function，SMF)、用户平面功能(User Plane Function，UPF)、策略控制功能(Policy Control Function，PCF)、策略与计费规则功能单元(Policy and Charging Rules Function，PCRF)、边缘应用服务发现功能(Edge Application Server Discovery Function，EASDF)、统一数据管理(UnifiedData Management，UDM)，统一数据仓储(Unified Data Repository，UDR)、归属用户服务器(Home Subscriber Server，HSS)、集中式网络配置(Centralized networkconfiguration，CNC)、网络存储功能(Network Repository Function，NRF)，网络开放功能(Network Exposure Function，NEF)、本地NEF(Local NEF，或L-NEF)、绑定支持功能(Binding Support Function，BSF)、应用功能(Application Function，AF)等。需要说明的是，在本申请实施例中仅以NR系统中的核心网设备为例进行介绍，并不限定核心网设备的具体类型。

目前，在第三代合作伙伴计划(3rd Generation Partnership Project，3GPP)中，引入网络数据分析功能(Network Data Analytics Function，NWDAF)来进行一些智能化的分析。NWDAF具有一定的人工智能分析的功能，NWDAF通过采集一些数据，并使用内置的算法和分析能力，分析出结果，提供给核心网设备，做一些操作优化或者统计分析。网络数据分析功能以网络数据为基础对网络进行自动感知和分析，并参与到网络规划、建设、运维、网优、运营全生命周期中，使得网络易于维护和控制，提高网络资源使用效率，提升用户业务体验。

举例来说，NWDAF能够提供一种观测服务体验相关的网络数据分析分析功能(Observed Service Experience related network data analytics)，这个功能网元可以通过向其他网元发起请求，请求采集终端访问某个服务器IP地址的服务质量(Quality ofService，QoS)信息，比如上下行速率，丢包率等等，输出一个统计信息，该信息包括了该终端访问该服务器的用户体验情况。NWDAF也可以根据该终端访问该服务器的历史体验情况进行预测，比如，在未来某个时间段，某个区域内，这个终端如果访问该服务器，那么它可能的用户体验情况是怎样的。

通常，对于NWDAF所能提供的分析或者预测内容，以分析标识(Analytic ID)来区分，通过指示给NWDAF不同的Analytic ID以及一些参数，NWDAF即可提供该分析标识所对应的分析和预测结果。比如，上述NWDAF所提供的观测服务体验分析，则使用Analytic ID＝Service Experience；因此，只要获取NWDAF服务的网元，在请求分析的时候输入AnalyticID，那么NWDAF就可以提供对应的分析了。

NWDAF可包括两部分，分析逻辑功能AnLF和模型训练逻辑功能MTLF，前者AnLF负责推理功能，后者MTLF负责训练功能。通常，AnLF通过模型进行推理并生成分析结果。

下面结合附图，通过一些实施例及其应用场景对本申请实施例提供的模型获取方法进行详细地说明。

图2是本申请实施例提供的模型获取方法的流程示意图之一。如图2所示，本实施例提供的方法，包括：

步骤101、第一通信设备向第二通信设备发送第一请求，第一请求用于请求获取至少一个第三通信设备的信息，其中，每个第三通信设备能够提供第一通信设备所需的至少一个模型的模型信息；

具体地，第一通信设备和第二通信设备可以是网络侧设备(如核心网设备)，第一通信设备例如可以是NWDAF的AnLF，第二通信设备可以是网络存储功能(NF RepositoryFunction，NRF)，第三通信设备可以是NWDAF的MTLF，或分析数据存储功能(Analytics DataRepository Function，ADRF)。

第一通信设备例如在接收到其他通信设备发送的任务请求，或在满足其他触发条件时向第二通信设备发送第一请求，第一请求用于请求获取至少一个第三通信设备的信息，每个第三通信设备能够提供第一通信设备所需的至少一个模型的模型信息，模型信息可以是模型本身(例如包括模型的文件)或模型的下载地址等。

步骤102、第一通信设备接收第二通信设备发送的至少一个第三通信设备的信息；

具体地，第二通信设备基于第一请求，确定至少一个第三通信设备，并向第一通信设备发送至少一个第三通信设备的信息，第一通信设备接收第二通信设备发送的至少一个第三通信设备的信息。其中，第三通信设备的信息例如包括该第三通信设备支持的分析任务标识、第三通信设备的标识、地址、支持的分析任务标识对应的分析任务能够使用的模型数量、支持的模型的模型属性信息等。

步骤103、第一通信设备基于至少一个第三通信设备的信息，获取多个模型的模型信息；多个模型用于生成数据分析结果信息。

具体地，每个第三通信设备可以提供至少一个模型的模型信息，可以从至少一个第三通信设备中获取多个模型的模型信息，进一步第一通信设备还可以获取到多个模型，基于多个模型进行分析处理等操作，可以使得成数据分析结果更加准确。

本实施例的方法，第一通信设备向第二通信设备发送第一请求，第一请求用于请求获取至少一个第三通信设备的信息，其中，每个第三通信设备能够提供第一通信设备所需的至少一个模型的模型信息，进一步地，第一通信设备基于第二通信设备发送的至少一个第三通信设备的信息，可以获取到多个模型的模型信息，从而实现了一种模型获取方法，实现复杂度较低，效率较高，而且多个模型用于生成数据分析结果信息，可以使得成数据分析结果更加准确。

可选地，第一请求包括：分析任务标识，分析任务标识用于标识所需模型适用的数据分析任务；第一请求还包括以下至少一项：

第一指示信息，第一指示信息用于指示请求获取多个模型；

所需模型数量；

第二指示信息，所述第二指示信息用于指示请求获取多个第三通信设备的信息；

所需第三通信设备的数量；

排序方式，所述排序方式用于指示获取到的多个第三通信设备的信息的排序方式；

模型需满足的模型属性信息。

其中，分析任务标识可以指示第一通信设备所需模型适用的数据分析任务。

例如，多个第三通信设备的信息以模型数量从大到小进行排序。例如，包括3个MTLF，MTLF1，MTLF2，MTLF3满足AnLF的需求，MTLF1，MTLF2，MTLF3分别有2个模型，1个模型，3个模型。那么最终NRF返回给AnLF的MTLF信息按照MTLF3，MTLF1，MTLF2的顺序排列。

其中，所需模型数量可以为一个数值或数量范围，例如限定最小数量，最大数量。所需第三通信设备的数量与所需模型数量类似。

可选地，每个第三通信设备的信息包括以下至少一项：

第三通信设备支持的分析任务标识、第三通信设备的标识、第三通信设备的地址、第三通信设备支持的分析任务标识对应的模型数量、第三通信设备支持的至少一个模型的模型属性信息。

其中，第三通信设备支持的分析任务标识对应的模型数量，指的是能够处理分析任务标识对应的分析任务的模型的模型数量。

可选地，模型属性信息包括以下至少一项：模型使用的范围信息、模型标识、模型训练的结果评价信息、模型使用的结果评价信息、模型大小、模型推理时长、训练数据信息。

可选地，模型使用的范围信息包括以下至少一项：模型针对的目标对象、目标时间范围、目标位置范围、单个网络切片选择辅助信息S-NSSAI、数据网络名称DNN；目标时间范围用于指示模型使用的时间范围，目标位置范围用于指示模型使用的位置范围。

可选地，模型训练的结果评价信息包括以下至少一项：准确率、误差信息、模型训练时长、模型训练的数据量；所述模型使用的结果评价信息包括以下至少一项：准确率、误差信息，模型运行时长。

具体地，模型针对的目标对象，例如对某个终端进行移动性分析，目标时间范围即，在该目标时间范围可以使用该模型，目标位置范围，即在该目标位置范围内可以使用该模型，例如目标对象处于该目标位置范围内。

其中，模型训练的结果评价信息用于描述模型训练好后的结果评价信息，例如识别或决策的准确程度、误差信息、时长、数据量等。

例如误差信息可以是平均绝对值误差(Mean Absolute Error，MAE)、均方根误差(Root Mean Square Error，RMSE)等。

模型使用的结果评价信息与模型训练的结果评价信息类似。

其中，模型大小是指存储该模型或运行该模型时所需的存储空间大小。

其中，模型推理时长用于表示模型运行得到收敛的数据推理结果的时长。

其中，训练数据信息例如可以包括以下至少一项：训练数据的来源信息，如数据的来源位置信息，来源通信设备的信息；训练数据的时间信息，如训练数据为时间从三个月前到两个月前的数据。

其中，模型需满足的模型属性信息例如：模型针对的目标对象为某个区域内的终端、模型大小为500MB之内、模型使用的准确率大于某个阈值、模型所用的训练数据的来源通信设备为通信设备a，训练数据为前一周或一个月内的数据等。

可选地，该方法还包括：

第一通信设备基于多个模型的模型信息获取多个模型；

第一通信设备基于多个模型进行分析处理，得到数据分析结果信息。

示例性地，多个模型地模型信息例如为模型的地址，则可以基于模型的地址，获取多个模型，并基于获取到的多个模型进行分析处理，得到数据分析结果信息。

可选地，第一通信设备基于多个模型中的每个模型进行模型推理操作，获取多个数据推理结果；

第一通信设备对多个数据推理结果进行处理，得到数据分析结果信息。

上述处理，例如聚合(aggregation)、投票(voting)等操作，从而生成最终的数据分析结果信息。

示例性地，第一通信设备对多个数据推理结果进行处理，得到数据分析结果信息，可以通过以下至少一种方式实现：

第一通信设备对多个数据推理结果进行加权平均，得到数据分析结果信息；

第一通信设备对多个推理结果数据进行平均运算，得到分析结果信息；

第一通信设备对多个推理结果数据进行累加，得到分析结果信息；

第一通信设备对多个推理结果数据进行考虑性能的累加，得到分析结果信息。

具体地，加权平均、平均等为聚合操作，累加、考虑性能的累加，即为累加投票的具体表现方式。在进行累加时可以考虑模型的性能，例如模型的准确度为0.6，则对推理结果的权值可以为0.6。

上述实施方式中，根据多个模型进行模型推理、分析等处理，所获得的结果表现较好，准确性较高，并且不容易受到网络状况、网络数据变化所带来的影响。

可选地，步骤101之前还包括：

第一通信设备接收第四通信设备发送的任务请求；

步骤101具体可以为：

第一通信设备基于任务请求，向第二通信设备发送第一请求；

可选地，第一通信设备基于多个模型进行分析处理，得到数据分析结果信息之后，还包括：

第一通信设备向第四通信设备发送数据分析结果信息。

具体地，第四通信设备可以是消费者设备，例如应用功能(ApplicationFunction，AF)，该第四通信设备可以向第一通信设备发送任务请求，用于请求获取某些数据分析任务对应的数据分析结果信息。

可选地，任务请求包括的内容可以与第一请求包括的内容相同。

可选地，步骤103可以通过如下方式实现：

第一通信设备基于至少一个第三通信设备的信息以及模型需满足的模型属性信息，确定至少一个目标通信设备，并从至少一个目标通信设备获取多个模型的模型信息，其中，每个目标通信设备能够提供与模型属性信息匹配的模型的模型信息。

示例性地，某个第三通信设备支持的分析任务标识为标识1和标识2、标识1对应的模型数量为5，标识2对应的模型数量为10，标识1对应的5个模型中有3个模型的使用范围与需满足的模型属性信息中的使用范围一致、模型训练和使用的结果评价信息与上述要求的模型属性信息中的结果评价信息匹配、模型大小与模型属性信息中的模型大小也匹配，因此上述的第三通信设备可以作为目标通信设备。

可选地，从至少一个目标通信设备获取多个模型的模型信息，具体可以通过如下方式实现：

第一通信设备向至少一个目标通信设备发送第二请求，第二请求用于向至少一个目标通信设备获取多个模型的模型信息；

第一通信设备接收至少一个目标通信设备发送的多个模型的模型信息；

第二请求包括以下至少一项：

分析任务标识，分析任务标识用于标识所需模型适用的数据分析任务；

所需模型的标识；

所需模型数量；

模型需满足的模型属性信息。

具体地，第一通信设备接收至少一个目标通信设备发送的多个模型的模型信息，每个目标通信设备可以发一个或多个模型的模型信息。

可选地，至少一个目标通信设备的数量可以是一个，第一通信设备向至少一个目标通信设备发送第二请求，包括：

第一通信设备向至少一个目标通信设备中的一个目标通信设备发送第二请求；

第一通信设备接收至少一个目标通信设备发送的多个模型的模型信息，包括：

第一通信设备接收一个目标通信设备发送的多个模型的模型信息；此时该目标通信设备可以提供多个模型的模型信息。

其中，在第一通信设备向至少一个目标通信设备中的一个目标通信设备发送第二请求之前，方法还包括：

第一通信设备确定一个目标通信设备能够提供多个模型的模型信息。

可选地，至少一个目标通信设备的数量可以是多个，第一通信设备向至少一个目标通信设备发送第二请求，包括：

第一通信设备向至少一个目标通信设备中的多个目标通信设备发送第二请求；

第一通信设备接收至少一个目标通信设备发送的多个模型的模型信息，包括：

第一通信设备接收多个目标通信设备发送的多个模型的模型信息；

其中，在第一通信设备向至少一个目标通信设备中的多个目标通信设备发送第二请求之前，方法还包括：

第一通信设备确定至少一个目标通信设备中每个目标通信设备均不能提供多个模型的全部模型的模型信息。

具体地，此时，每个目标通信设备可以发一个或多个模型的模型信息。每个目标通信设备均不能提供第一通信设备所需的多个模型的全部模型的模型信息，因此需要从多个目标通信设备获取。

上述实施方式中，第一通信设备向至少一个目标通信设备中的一个目标通信设备或多个目标通信设备发送第二请求，实现了获取多个模型的模型信息，实现复杂度较低，效率较高。

示例性地，如图3所示，步骤1：MTLF(或NWDAF，或包括MTLF的NWDAF)可以向NRF第二通信设备发送能力注册消息，可选地，能力注册消息包括以下至少一项：标识、支持的分析任务标识、网络功能类型、网络功能实例标识、支持的分析任务标识对应的模型数量、支持的至少一个模型的模型属性信息。

例如，能力注册消息可以通过信令Nnrf_NFManagement_NFRegister Register携带。

其中，网络功能类型例如为NF type＝NWDAF type或MTLF type。

网络功能实例标识(NF instance ID)，指此次注册的通信设备的标识信息，如其全限定域名(Fully Qualified Domain Name，FQDN)，用于指示此通信设备的位置和连接此通信设备)信息或者IP地址信息(另一种标识信息)。

所支持的任务分析标识(analytic ID)，指示该NWDAF所能进行的任务类型。

步骤2、3：NRF储存该MTLF的信息并发送响应消息，例如响应消息可通过Nnrf_NFManagement_NFRegister response信令携带，响应消息用于通知第三通信设备注册成功。

步骤4、消费者设备向AnLF(或NWDAF，或包括MTLF的AnLF)发送任务请求，例如通过Nnwdaf_AnalyticsInfo_Request信令携带。

步骤5、向NRF发送第一请求，第一请求例如可以通过Nnrf_NFDiscovery_Request信令携带，第一请求包括任务分析标识，还可以包括以下至少一项：

第一指示信息，所述第一指示信息用于指示请求获取多个模型；

所需模型数量；

第二指示信息，所述第二指示信息用于指示请求获取多个第三通信设备的信息；

所需第三通信设备的数量；

排序方式，所述排序方式用于指示获取到的多个第三通信设备的信息的排序方式；

模型需满足的模型属性信息。

步骤6、NRF根据AnLF的第一请求确定要反馈的MTLF信息。

具体地，NRF在接收到第一请求后，查找所有注册的MTLF，并通过匹配信息以选择出最终的MTLF并生成MTLF列表，通过该MTLF列表反馈MTLF信息，AnLF的第一请求中包括所需模型数量和需要多个MTLF的信息的指示信息，那么NRF会查找所有支持该第一请求包括的分析任务标识的MTLF并反馈拥有该分析任务标识对应的多个模型的MTLF信息。如果没有多个MTLF满足条件，则会反馈其他不满足模型数量要求的MTLF，此时多个MTLF所拥有的模型数量需满足第一请求中的所需模型数量的要求。

如果第一请求只包括所需MTLF的数量，则NRF会选择多个拥有该分析任务标识对应的模型的MTLF的信息，进行反馈。

如果第一请求只包括所需模型数量，则NRF会匹配MTLF的信息中拥有该分析任务标识对应的多个模型的MTLF的信息，进行反馈。若没有则返回失败信息。

步骤7、NRF向AnLF返回符合条件的MTLF信息。

步骤8、AnLF确定所要获取模型的目标MTLF。

步骤9a、步骤9b、AnLF向目标MTLF请求满足任务需求的模型，例如包括任务分析标识、模型需满足的模型属性信息。

步骤10、AnLF使用多个模型进行分析处理。

步骤11、AnLF向消费者设备返回数据分析结果信息。例如，通过Nnwdaf_AnalyticsInfo_Request response信令携带。

可选地，消费者设备还可以向终端等用户设备发送数据分析结果信息。

本申请实施例提供的模型获取方法，执行主体可以为模型获取装置。本申请实施例中以模型获取装置执行模型获取方法为例，说明本申请实施例提供的模型获取装置。

图4是本申请提供的模型获取方法的流程示意图之二。如图4所示，本实施例提供的模型获取方法，包括：

步骤201、第二通信设备接收第一通信设备发送的第一请求，第一请求用于请求获取至少一个第三通信设备的信息，其中，每个第三通信设备能够提供第一通信设备所需的至少一个模型的模型信息；

步骤202、第二通信设备基于第一请求，确定至少一个第三通信设备；

步骤203、第二通信设备向所述第一通信设备发送至少一个第三通信设备的信息；至少一个第三通信设备的信息用于第一通信设备获取多个模型的模型信息；多个模型用于生成数据分析结果信息。

可选地，所述第一请求包括：分析任务标识，所述分析任务标识用于标识所需模型适用的数据分析任务；所述第一请求还包括以下至少一项：

第一指示信息，所述第一指示信息用于指示请求获取多个模型；

所需模型数量；

第二指示信息，所述第二指示信息用于指示请求获取多个第三通信设备的信息；

所需第三通信设备的数量；

排序方式，所述排序方式用于指示获取到的多个第三通信设备的信息的排序方式；

模型需满足的模型属性信息。

可选地，所述方法还包括：

所述第二通信设备基于所述第一通信设备发送的第一请求，确定要返回的所述至少一个第三通信设备的数量。

可选地，所述第二通信设备基于所述第一通信设备发送的第一请求，确定所述至少一个第三通信设备的数量，包括以下至少一项：

所述第二通信设备基于所述第一指示信息和/或所述所需模型数量，确定所述至少一个第三通信设备的数量为一个，一个所述第三通信设备能够提供多个模型或所述所需模型数量个模型的模型信息；

所述第二通信设备基于所述第一指示信息和/或所述所需模型数量，确定所述至少一个第三通信设备的数量多个，多个所述第三通信设备中每个第三通信设备均不能提供所述多个模型的全部模型或所述所需模型数量个模型的模型信息；

所述第二通信设备基于所述第二指示信息，确定所述至少一个第三通信设备的数量为多个；

所述第二通信设备基于所述所需第三通信设备的数量，确定所述至少一个第三通信设备的数量为所需第三通信设备的数量。

可选地，所述模型属性信息包括以下至少一项：模型使用的范围信息、模型标识、模型训练的结果评价信息、模型使用的结果评价信息、模型大小、模型执行时长、训练数据的来源信息、训练数据的时间信息；模型大小用于表示模型存储或运行所需的存储空间大小，模型推理时长用于表示模型运行得到数据推理结果的时长。

可选地，所述模型训练的结果评价信息包括以下至少一项：准确率、误差信息、模型训练时长、模型训练的数据量；所述模型使用的结果评价信息包括以下至少一项：准确率、误差信息，模型运行时长。

可选地，每个第三通信设备的信息包括以下至少一项：

所述第三通信设备支持的分析任务标识、所述第三通信设备的标识、所述第三通信设备的地址、所述第三通信设备支持的分析任务标识对应的模型数量或所述第三通信设备支持的至少一个模型的模型属性信息。

可选地，所述方法还包括：

所述第二通信设备接收第三通信设备发送的能力注册消息，所述能力注册消息包括以下至少一项：所述第三通信设备支持的分析任务标识、所述第三通信设备的网络功能类型、所述第三通信设备的网络功能实例标识、所述第三通信设备支持的分析任务标识对应的模型数量、所述第三通信设备支持的至少一个模型的模型属性信息。

本实施例的方法，其具体实现过程与技术效果与第一通信设备侧方法实施例中相同，具体可以参见第一通信设备侧方法实施例中的详细介绍，此处不再赘述。

图5是本申请提供的模型获取方法的流程示意图之三。如图5所示，本实施例提供的模型获取方法，包括：

步骤301、第三通信设备接收第一通信设备发送的第二请求，第二请求用于请求获取至少一个模型；

步骤302、第三通信设备基于第二请求向第一通信设备发送至少一个模型的模型信息；

所述第二请求包括以下至少一项：

分析任务标识，所述分析任务标识用于标识所需模型适用的数据分析任务；

所需模型的标识；

所需模型数量；

模型需满足的模型属性信息。

可选地，所述方法还包括：

所述第三通信设备向第二通信设备发送能力注册消息，所述能力注册消息包括以下至少一项：所述第三通信设备支持的分析任务标识、所述第三通信设备的网络功能类型、所述第三通信设备的网络功能实例标识、所述第三通信设备支持的分析任务标识对应的模型数量、所述第三通信设备支持的至少一个模型的模型属性信息。

可选地，所述模型属性信息包括以下至少一项：模型使用的范围信息、模型标识、模型训练的结果评价信息、模型使用的结果评价信息、模型大小、模型执行时长、训练数据的来源信息、训练数据的时间信息；模型大小用于表示模型存储或运行所需的存储空间大小，模型推理时长用于表示模型运行得到数据推理结果的时长。

可选地，所述模型训练的结果评价信息包括以下至少一项：准确率、误差信息、模型训练时长、模型训练的数据量；所述模型使用的结果评价信息包括以下至少一项：准确率、误差信息，模型运行时长。

可选地，每个第三通信设备的信息包括以下至少一项：

所述第三通信设备支持的分析任务标识、所述第三通信设备的标识、所述第三通信设备的地址、所述第三通信设备支持的分析任务标识对应的模型数量或所述第三通信设备支持的至少一个模型的模型属性信息。

本实施例的方法，其具体实现过程与技术效果与第一通信设备侧方法实施例中相同，具体可以参见第一通信设备侧方法实施例中的详细介绍，此处不再赘述。

图6是本申请提供的模型获取方法的流程示意图之四。如图6所示，本实施例提供的模型获取方法，包括：

步骤401、第四通信设备向第一通信设备发送任务请求；

步骤402、第四通信设备接收第一通信设备发送的数据分析结果信息，数据分析结果信息为第一通信设备基于多个模型进行分析处理得到的，多个模型为第一通信设备基于至少一个第三通信设备的信息获取到的，每个第三通信设备能够提供第一通信设备所需的至少一个模型的模型信息。

可选地，所述模型属性信息包括以下至少一项：模型使用的范围信息、模型标识、模型训练的结果评价信息、模型使用的结果评价信息、模型大小、模型执行时长、训练数据的来源信息、训练数据的时间信息；模型大小用于表示模型存储或运行所需的存储空间大小，模型推理时长用于表示模型运行得到数据推理结果的时长。

可选地，所述模型训练的结果评价信息包括以下至少一项：准确率、误差信息、模型训练时长、模型训练的数据量；所述模型使用的结果评价信息包括以下至少一项：准确率、误差信息，模型运行时长。

可选地，每个第三通信设备的信息包括以下至少一项：

所述第三通信设备支持的分析任务标识、所述第三通信设备的标识、所述第三通信设备的地址、所述第三通信设备支持的分析任务标识对应的模型数量或所述第三通信设备支持的至少一个模型的模型属性信息。

本实施例的方法，其具体实现过程与技术效果与第一通信设备侧方法实施例中相同，具体可以参见第一通信设备侧方法实施例中的详细介绍，此处不再赘述。

图7是本申请提供的模型获取装置的结构示意图之一。本实施例提供的模型获取装置可应用于第一通信设备。如图7所示，本实施例提供的模型获取装置，包括：

发送模块110，用于向第二通信设备发送第一请求，所述第一请求用于请求获取至少一个第三通信设备的信息，其中，每个所述第三通信设备能够提供所述第一通信设备所需的至少一个模型的模型信息；

接收模块120，用于接收所述第二通信设备发送的至少一个第三通信设备的信息；

获取模块130，用于基于所述至少一个第三通信设备的信息，获取多个模型的模型信息；所述多个模型用于生成数据分析结果信息。

可选地，所述获取模块130还用于：

基于所述多个模型的模型信息获取所述多个模型；

可选地，所述装置还包括：处理模块，用于基于所述多个模型进行分析处理，得到所述数据分析结果信息。

可选地，所述获处理模块具体用于：

基于所述多个模型中的每个模型进行模型推理操作，获取多个数据推理结果；

对所述多个数据推理结果进行处理，得到所述数据分析结果信息。

可选地，所述获取模块130具体用于执行以下至少一项：

对所述多个数据推理结果进行加权平均，得到所述数据分析结果信息；

对所述多个推理结果数据进行平均运算，得到所述分析结果信息；

对所述多个推理结果数据进行累加，得到所述分析结果信息；

对所述多个推理结果数据进行考虑性能的累加，得到所述分析结果信息。

可选地，接收模块120，还用于：

接收第四通信设备发送的任务请求；

所述发送模块110，具体用于：

基于所述任务请求，向所述第二通信设备发送所述第一请求；

向所述第四通信设备发送所述数据分析结果信息。

可选地，所述获取模块130具体用于：

基于所述至少一个第三通信设备的信息以及模型需满足的模型属性信息，确定至少一个目标通信设备，并从所述至少一个目标通信设备获取所述多个模型的模型信息，其中，每个所述目标通信设备能够提供与所述模型属性信息匹配的模型的模型信息。

可选地，所述第一请求包括：

分析任务标识，所述分析任务标识用于标识所需模型适用的数据分析任务；

所述第一请求还包括以下至少一项：

第一指示信息，所述第一指示信息用于指示请求获取多个模型；

所需模型数量；

第二指示信息，所述第二指示信息用于指示请求获取多个第三通信设备的信息；

所需第三通信设备的数量；

排序方式，所述排序方式用于指示获取到的多个第三通信设备的信息的排序方式；

模型需满足的模型属性信息。

可选地，每个第三通信设备的信息包括以下至少一项：

所述第三通信设备支持的分析任务标识、所述第三通信设备的标识、所述第三通信设备的地址、所述第三通信设备支持的分析任务标识对应的模型数量、所述第三通信设备支持的至少一个模型的模型属性信息。

可选地，所述发送模块110还用于：

向所述至少一个目标通信设备发送第二请求，所述第二请求用于向所述至少一个目标通信设备获取所述多个模型的模型信息；

所述接收模块120还用于接收所述至少一个目标通信设备发送的所述多个模型的模型信息；

所述第二请求包括以下至少一项：

分析任务标识，所述分析任务标识用于标识所需模型适用的数据分析任务；

所需模型的标识；

所需模型数量；

模型需满足的模型属性信息。

可选地，所述发送模块110具体用于：

向所述至少一个目标通信设备中的一个目标通信设备发送所述第二请求；

所述接收模块120具体用于：

接收所述一个目标通信设备发送的所述多个模型的模型信息；

处理模块，还用于：

确定所述一个目标通信设备能够提供所述多个模型的模型信息。

可选地，所述发送模块110具体用于：

向所述至少一个目标通信设备中的多个目标通信设备发送所述第二请求；

所述接收模块120具体用于：

接收所述多个目标通信设备发送的所述多个模型的模型信息；

处理模块，还用于：

确定所述至少一个目标通信设备中每个所述目标通信设备均不能提供所述多个模型的全部模型的模型信息。

可选地，所述模型属性信息包括以下至少一项：模型使用的范围信息、模型标识、模型训练的结果评价信息、模型使用的结果评价信息、模型大小、模型推理时长、训练数据的来源信息、训练数据的时间信息；模型大小用于表示模型存储或运行所需的存储空间大小，模型推理时长用于表示模型运行得到数据推理结果的时长。

可选地，所述模型训练的结果评价信息包括以下至少一项：准确率、误差信息、模型训练时长、模型训练的数据量；所述模型使用的结果评价信息包括以下至少一项：准确率、误差信息，模型运行时长。

本实施例的装置，可以用于执行前述第一通信设备侧方法实施例中任一实施例的方法，其具体实现过程与技术效果与第一通信设备侧方法实施例中相同，具体可以参见第一通信设备侧方法实施例中的详细介绍，此处不再赘述。

图8是本申请提供的模型获取装置的结构示意图之二。本实施例提供的模型获取装置可应用于第二通信设备。如图8所示，本实施例提供的模型获取装置，包括：

接收模块210，用于接收第一通信设备发送的第一请求，所述第一请求用于请求获取至少一个第三通信设备的信息，其中，每个所述第三通信设备能够提供所述第一通信设备所需的至少一个模型的模型信息；

处理模块220，用于基于所述第一请求，确定至少一个第三通信设备；

发送模块230，用于向所述第一通信设备发送所述至少一个第三通信设备的信息；所述至少一个第三通信设备的信息用于所述第一通信设备获取多个模型的模型信息；所述多个模型用于生成数据分析结果信息。

可选地，所述第一请求包括：分析任务标识，所述分析任务标识用于标识所需模型适用的数据分析任务；所述第一请求还包括以下至少一项：

第一指示信息，所述第一指示信息用于指示请求获取多个模型；

所需模型数量；

第二指示信息，所述第二指示信息用于指示请求获取多个第三通信设备的信息；

所需第三通信设备的数量；

排序方式，所述排序方式用于指示获取到的多个第三通信设备的信息的排序方式；

模型需满足的模型属性信息。

可选地，所述处理模块220还用于：

基于所述第一通信设备发送的第一请求，确定所述至少一个第三通信设备的数量。

可选地，所述第二通信设备基于所述第一通信设备发送的第一请求，确定所述至少一个第三通信设备的数量，包括以下至少一项：

所述第二通信设备基于所述第一指示信息和/或所述所需模型数量，确定所述至少一个第三通信设备的数量为一个，一个所述第三通信设备能够提供多个模型或所述所需模型数量个模型的模型信息；

所述第二通信设备基于所述第一指示信息和/或所述所需模型数量，确定所述至少一个第三通信设备的数量多个，多个所述第三通信设备中每个第三通信设备均不能提供所述多个模型的全部模型或所述所需模型数量个模型的模型信息；

所述第二通信设备基于所述第二指示信息，确定所述至少一个第三通信设备的数量为多个；

所述第二通信设备基于所述所需第三通信设备的数量，确定所述至少一个第三通信设备的数量为所需第三通信设备的数量。

可选地，所述模型属性信息包括以下至少一项：模型使用的范围信息、模型标识、模型训练的结果评价信息、模型使用的结果评价信息、模型大小、模型执行时长、训练数据的来源信息、训练数据的时间信息；模型大小用于表示模型存储或运行所需的存储空间大小，模型推理时长用于表示模型运行得到数据推理结果的时长。

可选地，所述模型训练的结果评价信息包括以下至少一项：准确率、误差信息、模型训练时长、模型训练的数据量；所述模型使用的结果评价信息包括以下至少一项：准确率、误差信息，模型运行时长。

可选地，每个第三通信设备的信息包括以下至少一项：

所述第三通信设备支持的分析任务标识、所述第三通信设备的标识、所述第三通信设备的地址、所述第三通信设备支持的分析任务标识对应的模型数量或所述第三通信设备支持的至少一个模型的模型属性信息。

可选地，接收模块210，还用于：

接收第三通信设备发送的能力注册消息，所述能力注册消息包括以下至少一项：所述第三通信设备支持的分析任务标识、所述第三通信设备的网络功能类型、所述第三通信设备的网络功能实例标识、所述第三通信设备支持的分析任务标识对应的模型数量、所述第三通信设备支持的至少一个模型的模型属性信息。

本实施例的装置，可以用于执行前述第二通信设备侧方法实施例中任一实施例的方法，其具体实现过程与技术效果与第二通信设备侧方法实施例中相同，具体可以参见第二通信设备侧方法实施例中的详细介绍，此处不再赘述。

图9是本申请提供的模型获取装置的结构示意图之三。本实施例提供的模型获取装置可应用于第三通信设备。如图9所示，本实施例提供的模型获取装置，包括：

接收模块310，用于接收第一通信设备发送的第二请求，所述第二请求用于请求获取至少一个模型；

发送模块320，用于基于所述第二请求向所述第一通信设备发送至少一个模型的模型信息；所述第二请求包括以下至少一项：

分析任务标识，所述分析任务标识用于标识所需模型适用的数据分析任务；

所需模型的标识；

所需模型数量；

模型需满足的模型属性信息。

可选地，所述模型属性信息包括以下至少一项：模型使用的范围信息、模型标识、模型训练的结果评价信息、模型使用的结果评价信息、模型大小、模型执行时长、训练数据的来源信息、训练数据的时间信息；模型大小用于表示模型存储或运行所需的存储空间大小，模型推理时长用于表示模型运行得到数据推理结果的时长。

可选地，所述模型训练的结果评价信息包括以下至少一项：准确率、误差信息、模型训练时长、模型训练的数据量；所述模型使用的结果评价信息包括以下至少一项：准确率、误差信息，模型运行时长。

可选地，每个第三通信设备的信息包括以下至少一项：

所述第三通信设备支持的分析任务标识、所述第三通信设备的标识、所述第三通信设备的地址、所述第三通信设备支持的分析任务标识对应的模型数量或所述第三通信设备支持的至少一个模型的模型属性信息。

可选地，发送模块320，还用于：

向第二通信设备发送能力注册消息，所述能力注册消息包括以下至少一项：所述第三通信设备支持的分析任务标识、所述第三通信设备的网络功能类型、所述第三通信设备的网络功能实例标识、所述第三通信设备支持的分析任务标识对应的模型数量、所述第三通信设备支持的至少一个模型的模型属性信息。

本实施例的装置，可以用于执行前述第三通信设备侧方法实施例中任一实施例的方法，其具体实现过程与技术效果与第三通信设备侧方法实施例中相同，具体可以参见第三通信设备侧方法实施例中的详细介绍，此处不再赘述。

图10是本申请提供的模型获取装置的结构示意图之三。本实施例提供的模型获取装置可应用于第四通信设备。如图10所示，本实施例提供的模型获取装置，包括：

发送模块410，用于向第一通信设备发送任务请求；

接收模块420，用于接收所述第一通信设备发送的数据分析结果信息，所述数据分析结果信息为所述第一通信设备基于多个模型进行分析处理得到的，所述多个模型为所述第一通信设备基于至少一个第三通信设备的信息获取到的，每个所述第三通信设备能够提供所述第一通信设备所需的至少一个模型的模型信息。

所述任务请求包括：分析任务标识，所述分析任务标识用于标识所需模型适用的数据分析任务；所述任务请求还包括以下至少一项：

第一指示信息，所述第一指示信息用于指示请求获取多个模型；

所需模型数量；

第二指示信息，所述第二指示信息用于指示请求获取多个第三通信设备的信息；

所需第三通信设备的数量；

排序方式，所述排序方式用于指示获取到的多个第三通信设备的信息的排序方式；

模型需满足的模型属性信息。

可选地，所述模型属性信息包括以下至少一项：模型使用的范围信息、模型标识、模型训练的结果评价信息、模型使用的结果评价信息、模型大小、模型执行时长、训练数据的来源信息、训练数据的时间信息；模型大小用于表示模型存储或运行所需的存储空间大小，模型推理时长用于表示模型运行得到数据推理结果的时长。

可选地，所述模型训练的结果评价信息包括以下至少一项：准确率、误差信息、模型训练时长、模型训练的数据量；所述模型使用的结果评价信息包括以下至少一项：准确率、误差信息，模型运行时长。

可选地，每个第三通信设备的信息包括以下至少一项：

所述第三通信设备支持的分析任务标识、所述第三通信设备的标识、所述第三通信设备的地址、所述第三通信设备支持的分析任务标识对应的模型数量或所述第三通信设备支持的至少一个模型的模型属性信息。

本实施例的装置，可以用于执行前述第四通信设备侧方法实施例中任一实施例的方法，其具体实现过程与技术效果与第四通信设备侧方法实施例中相同，具体可以参见第四通信设备侧方法实施例中的详细介绍，此处不再赘述。

本申请实施例中的模型获取装置可以是电子设备，例如具有操作系统的电子设备，也可以是电子设备中的部件，例如集成电路或芯片。该电子设备可以是终端，也可以为除终端之外的其他设备。示例性的，终端可以包括但不限于上述所列举的终端11的类型，其他设备可以为服务器、网络附属存储器(Network Attached Storage，NAS)等，本申请实施例不作具体限定。

本申请实施例提供的模型获取装置能够实现图2至图6的方法实施例实现的各个过程，并达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

可选地，如图11所示，本申请实施例还提供一种通信设备1100，包括处理器1101和存储器1102，存储器1102上存储有可在所述处理器1101上运行的程序或指令，例如，该通信设备1100为终端时，该程序或指令被处理器1101执行时实现上述模型获取方法实施例的各个步骤，且能达到相同的技术效果。该通信设备1100为网络侧设备时，该程序或指令被处理器1101执行时实现上述模型获取方法实施例的各个步骤，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

本申请实施例还提供一种第一通信设备，包括处理器和通信接口，所述通信接口用于第一通信设备向第二通信设备发送第一请求，所述第一请求用于请求获取至少一个第三通信设备的信息，其中，每个所述第三通信设备能够提供所述第一通信设备所需的至少一个模型的模型信息；接收所述第二通信设备发送的至少一个第三通信设备的信息；基于所述至少一个第三通信设备的信息，获取多个模型的模型信息；所述多个模型用于生成数据分析结果信息。该第一通信设备实施例与上述第一通信设备侧方法实施例对应，上述方法实施例的各个实施过程和实现方式均可适用于该第一通信设备实施例中，且能达到相同的技术效果。

本申请实施例还提供一种第二通信设备，包括处理器和通信接口，所述通信接口用于接收第一通信设备发送的第一请求，所述第一请求用于请求获取至少一个第三通信设备的信息，其中，每个所述第三通信设备能够提供所述第一通信设备所需的至少一个模型的模型信息；向所述第一通信设备发送所述至少一个第三通信设备的信息；所述至少一个第三通信设备的信息用于所述第一通信设备获取多个模型的模型信息；所述多个模型用于生成数据分析结果信息；处理器，用于基于所述第一请求，确定至少一个第三通信设备。该第二通信设备实施例与上述第二通信设备侧方法实施例对应，上述方法实施例的各个实施过程和实现方式均可适用于该第二通信设备实施例中，且能达到相同的技术效果。

本申请实施例还提供一种第三通信设备，包括处理器和通信接口，所述通信接口用于接收第一通信设备发送的第二请求，所述第二请求用于请求获取至少一个模型；基于所述第二请求向所述第一通信设备发送至少一个模型的模型信息；所述第二请求包括以下至少一项：分析任务标识，所述分析任务标识用于标识所需模型适用的数据分析任务；所需模型的标识；所需模型数量；模型需满足的模型属性信息。该第三通信设备实施例与上述第三通信设备侧方法实施例对应，上述方法实施例的各个实施过程和实现方式均可适用于该第三通信设备实施例中，且能达到相同的技术效果。

本申请实施例还提供一种第四通信设备，包括处理器和通信接口，所述通信接口用于向第一通信设备发送任务请求；接收所述第一通信设备发送的数据分析结果信息，所述数据分析结果信息为所述第一通信设备基于多个模型进行分析处理得到的，所述多个模型为所述第一通信设备基于至少一个第三通信设备的信息获取到的，每个所述第三通信设备能够提供所述第一通信设备所需的至少一个模型的模型信息。该第四通信设备实施例与上述第四通信设备侧方法实施例对应，上述方法实施例的各个实施过程和实现方式均可适用于该第四通信设备实施例中，且能达到相同的技术效果。

具体地，本申请实施例还提供了一种网络侧设备。如图12所示，该网络侧设备1200包括：处理器1201、网络接口1202和存储器1203。其中，网络接口1202例如为通用公共无线接口(common public radio interface，CPRI)。

具体地，本发明实施例的网络侧设备1200还包括：存储在存储器1203上并可在处理器1201上运行的指令或程序，处理器1201调用存储器1203中的指令或程序执行图7-图10所示各模块执行的方法，并达到相同的技术效果，为避免重复，故不在此赘述。

可选地，第一通信设备、第二通信设备、第三通信设备和第四通信设备均可以采用该网络侧设备的结构。

本申请实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有程序或指令，该程序或指令被处理器执行时实现上述模型获取方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

其中，所述处理器为上述实施例中所述的终端中的处理器。所述可读存储介质，包括计算机可读存储介质，如计算机只读存储器ROM、随机存取存储器RAM、磁碟或者光盘等。

本申请实施例另提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现上述模型获取方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

应理解，本申请实施例提到的芯片还可以称为系统级芯片，系统芯片，芯片系统或片上系统芯片等。

本申请实施例另提供了一种计算机程序/程序产品，所述计算机程序/程序产品被存储在存储介质中，所述计算机程序/程序产品被至少一个处理器执行以实现上述模型获取方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

本申请实施例还提供了一种通信系统，包括：第一通信设备、第二通信设备、第三通信设备和第四通信设备，所述第一通信设备、第二通信设备、第三通信设备及第四通信设备可用于执行如上所述的模型获取方法的步骤。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。此外，需要指出的是，本申请实施方式中的方法和装置的范围不限按示出或讨论的顺序来执行功能，还可包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序来执行功能，例如，可以按不同于所描述的次序来执行所描述的方法，并且还可以添加、省去、或组合各种步骤。另外，参照某些示例所描述的特征可在其他示例中被组合。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以计算机软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。

上面结合附图对本申请的实施例进行了描述，但是本申请并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本申请的启示下，在不脱离本申请宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本申请的保护之内。

Claims (33)

1.一种模型获取方法，其特征在于，包括：

第一通信设备向第二通信设备发送第一请求，所述第一请求用于请求获取至少一个第三通信设备的信息，其中，每个所述第三通信设备能够提供所述第一通信设备所需的至少一个模型的模型信息；

所述第一通信设备接收所述第二通信设备发送的至少一个第三通信设备的信息；

所述第一通信设备基于所述至少一个第三通信设备的信息，获取多个模型的模型信息；所述多个模型用于生成数据分析结果信息。

2.根据权利要求1所述的模型获取方法，其特征在于，所述方法还包括:

第一通信设备基于所述多个模型的模型信息获取所述多个模型；

所述第一通信设备基于所述多个模型进行分析处理，得到所述数据分析结果信息。

3.根据权利要求2所述的模型获取方法，其特征在于，所述第一通信设备基于所述多个模型进行分析处理，得到数据分析结果信息，包括：

所述第一通信设备基于所述多个模型中的每个模型进行模型推理操作，获取多个数据推理结果；

所述第一通信设备对所述多个数据推理结果进行处理，得到所述数据分析结果信息。

4.根据权利要求3所述的模型获取方法，其特征在于，所述第一通信设备对所述多个数据推理结果进行处理，得到所述数据分析结果信息，包括以下至少一项：

所述第一通信设备对所述多个数据推理结果进行加权平均，得到所述数据分析结果信息；

所述第一通信设备对所述多个推理结果数据进行平均运算，得到所述分析结果信息；

所述第一通信设备对所述多个推理结果数据进行累加，得到所述分析结果信息；

所述第一通信设备对所述多个推理结果数据进行考虑性能的累加，得到所述分析结果信息。

5.根据权利要求1-4任一项所述的模型获取方法，其特征在于，所述第一通信设备向第二通信设备发送第一请求之前，还包括：

所述第一通信设备接收第四通信设备发送的任务请求；

所述第一通信设备向第二通信设备发送第一请求，包括：

所述第一通信设备基于所述任务请求，向所述第二通信设备发送所述第一请求；

所述第一通信设备基于所述多个模型进行分析处理，得到数据分析结果信息之后，还包括：

所述第一通信设备向所述第四通信设备发送所述数据分析结果信息。

6.根据权利要求1-4任一项所述的模型获取方法，其特征在于，所述第一通信设备基于所述至少一个第三通信设备的信息，获取多个模型的模型信息，包括：

所述第一通信设备基于所述至少一个第三通信设备的信息以及模型需满足的模型属性信息，确定至少一个目标通信设备，并从所述至少一个目标通信设备获取所述多个模型的模型信息，其中，每个所述目标通信设备能够提供与所述模型属性信息匹配的模型的模型信息。

7.根据权利要求1-4任一项所述的模型获取方法，其特征在于，所述第一请求包括：

分析任务标识，所述分析任务标识用于标识所需模型适用的数据分析任务；

所述第一请求还包括以下至少一项：

第一指示信息，所述第一指示信息用于指示请求获取多个模型；

所需模型数量；

第二指示信息，所述第二指示信息用于指示请求获取多个第三通信设备的信息；

所需第三通信设备的数量；

排序方式，所述排序方式用于指示获取到的多个第三通信设备的信息的排序方式；

模型需满足的模型属性信息。

8.根据权利要求1-3任一项所述的模型获取方法，其特征在于，

每个第三通信设备的信息包括以下至少一项：

所述第三通信设备支持的分析任务标识、所述第三通信设备的标识、所述第三通信设备的地址、所述第三通信设备支持的分析任务标识对应的模型数量、所述第三通信设备支持的至少一个模型的模型属性信息。

9.根据权利要求6所述的模型获取方法，其特征在于，所述从所述至少一个目标通信设备获取所述多个模型的模型信息，包括：

所述第一通信设备向所述至少一个目标通信设备发送第二请求，所述第二请求用于向所述至少一个目标通信设备获取所述多个模型的模型信息；

所述第一通信设备接收所述至少一个目标通信设备发送的所述多个模型的模型信息；

所述第二请求包括以下至少一项：

分析任务标识，所述分析任务标识用于标识所需模型适用的数据分析任务；

所需模型的标识；

所需模型数量；

模型需满足的模型属性信息。

10.根据权利要求9所述的模型获取方法，其特征在于，所述第一通信设备向所述至少一个目标通信设备发送第二请求，包括：

所述第一通信设备向所述至少一个目标通信设备中的一个目标通信设备发送所述第二请求；

所述第一通信设备接收所述至少一个目标通信设备发送的所述多个模型的模型信息，包括：

所述第一通信设备接收所述一个目标通信设备发送的所述多个模型的模型信息；

其中，在所述第一通信设备向所述至少一个目标通信设备中的一个目标通信设备发送所述第二请求之前，所述方法还包括：

所述第一通信设备确定所述一个目标通信设备能够提供所述多个模型的模型信息。

11.根据权利要求9所述的模型获取方法，其特征在于，所述第一通信设备向所述至少一个目标通信设备发送第二请求，包括：

所述第一通信设备向所述至少一个目标通信设备中的多个目标通信设备发送所述第二请求；

所述第一通信设备接收所述至少一个目标通信设备发送的所述多个模型的模型信息，包括：

所述第一通信设备接收所述多个目标通信设备发送的所述多个模型的模型信息；

其中，在所述第一通信设备向所述至少一个目标通信设备中的多个目标通信设备发送所述第二请求之前，所述方法还包括：

所述第一通信设备确定所述至少一个目标通信设备中每个所述目标通信设备均不能提供所述多个模型的全部模型的模型信息。

12.根据权利要求6-9任一项所述的模型获取方法，其特征在于，所述模型属性信息包括以下至少一项：模型使用的范围信息、模型标识、模型训练的结果评价信息、模型使用的结果评价信息、模型大小、模型推理时长、训练数据的来源信息、训练数据的时间信息；模型大小用于表示模型存储或运行所需的存储空间大小，模型推理时长用于表示模型运行得到数据推理结果的时长。

13.根据权利要求12所述的模型获取方法，其特征在于，

所述模型训练的结果评价信息包括以下至少一项：准确率、误差信息、模型训练时长、模型训练的数据量；所述模型使用的结果评价信息包括以下至少一项：准确率、误差信息，模型运行时长。

14.一种模型获取方法，其特征在于，包括：

第二通信设备接收第一通信设备发送的第一请求，所述第一请求用于请求获取至少一个第三通信设备的信息，其中，每个所述第三通信设备能够提供所述第一通信设备所需的至少一个模型的模型信息；

所述第二通信设备基于所述第一请求，确定至少一个第三通信设备；

所述第二通信设备向所述第一通信设备发送所述至少一个第三通信设备的信息；所述至少一个第三通信设备的信息用于所述第一通信设备获取多个模型的模型信息；所述多个模型用于生成数据分析结果信息。

15.根据权利要求14所述的模型获取方法，其特征在于，所述第一请求包括：分析任务标识，所述分析任务标识用于标识所需模型适用的数据分析任务；所述第一请求还包括以下至少一项：

第一指示信息，所述第一指示信息用于指示请求获取多个模型；

所需模型数量；

第二指示信息，所述第二指示信息用于指示请求获取多个第三通信设备的信息；

所需第三通信设备的数量；

排序方式，所述排序方式用于指示获取到的多个第三通信设备的信息的排序方式；

模型需满足的模型属性信息。

16.根据权利要求15所述的模型获取方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述第二通信设备基于所述第一通信设备发送的第一请求，确定所述至少一个第三通信设备的数量。

17.根据权利要求16所述的模型获取方法，其特征在于，所述第二通信设备基于所述第一通信设备发送的第一请求，确定所述至少一个第三通信设备的数量，包括以下至少一项：

所述第二通信设备基于所述第一指示信息和/或所述所需模型数量，确定所述至少一个第三通信设备的数量为一个，一个所述第三通信设备能够提供多个模型或所述所需模型数量个模型的模型信息；

所述第二通信设备基于所述第一指示信息和/或所述所需模型数量，确定所述至少一个第三通信设备的数量多个，多个所述第三通信设备中每个第三通信设备均不能提供所述多个模型的全部模型或所述所需模型数量个模型的模型信息；

所述第二通信设备基于所述第二指示信息，确定所述至少一个第三通信设备的数量为多个；

所述第二通信设备基于所述所需第三通信设备的数量，确定所述至少一个第三通信设备的数量为所需第三通信设备的数量。

18.根据权利要求15所述的模型获取方法，其特征在于，

所述模型属性信息包括以下至少一项：模型使用的范围信息、模型标识、模型训练的结果评价信息、模型使用的结果评价信息、模型大小、模型执行时长、训练数据的来源信息、训练数据的时间信息；模型大小用于表示模型存储或运行所需的存储空间大小，模型推理时长用于表示模型运行得到数据推理结果的时长。

19.根据权利要求18所述的模型获取方法，其特征在于，

所述模型训练的结果评价信息包括以下至少一项：准确率、误差信息、模型训练时长、模型训练的数据量；所述模型使用的结果评价信息包括以下至少一项：准确率、误差信息，模型运行时长。

20.根据权利要求14-19任一项所述的模型获取方法，其特征在于，

每个第三通信设备的信息包括以下至少一项：

所述第三通信设备支持的分析任务标识、所述第三通信设备的标识、所述第三通信设备的地址、所述第三通信设备支持的分析任务标识对应的模型数量或所述第三通信设备支持的至少一个模型的模型属性信息。

21.根据权利要求14-19任一项所述的模型获取方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述第二通信设备接收第三通信设备发送的能力注册消息，所述能力注册消息包括以下至少一项：所述第三通信设备支持的分析任务标识、所述第三通信设备的网络功能类型、所述第三通信设备的网络功能实例标识、所述第三通信设备支持的分析任务标识对应的模型数量、所述第三通信设备支持的至少一个模型的模型属性信息。

22.一种模型获取方法，其特征在于，包括：

第三通信设备接收第一通信设备发送的第二请求，所述第二请求用于请求获取至少一个模型；

所述第三通信设备基于所述第二请求向所述第一通信设备发送至少一个模型的模型信息；所述第二请求包括以下至少一项：

分析任务标识，所述分析任务标识用于标识所需模型适用的数据分析任务；

所需模型的标识；

所需模型数量；

模型需满足的模型属性信息。

23.根据权利要求22所述的模型获取方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述第三通信设备向第二通信设备发送能力注册消息，所述能力注册消息包括以下至少一项：所述第三通信设备支持的分析任务标识、所述第三通信设备的网络功能类型、所述第三通信设备的网络功能实例标识、所述第三通信设备支持的分析任务标识对应的模型数量、所述第三通信设备支持的至少一个模型的模型属性信息。

24.一种模型获取方法，其特征在于，包括：

第四通信设备向第一通信设备发送任务请求；

所述第四通信设备接收所述第一通信设备发送的数据分析结果信息，所述数据分析结果信息为所述第一通信设备基于多个模型进行分析处理得到的，所述多个模型为所述第一通信设备基于至少一个第三通信设备的信息获取到的，每个所述第三通信设备能够提供所述第一通信设备所需的至少一个模型的模型信息。

25.一种模型获取装置，其特征在于，包括：

发送模块，用于向第二通信设备发送第一请求，所述第一请求用于请求获取至少一个第三通信设备的信息，其中，每个所述第三通信设备能够提供第一通信设备所需的至少一个模型的模型信息；

接收模块，用于接收所述第二通信设备发送的至少一个第三通信设备的信息；

获取模块，用于基于所述至少一个第三通信设备的信息，获取多个模型的模型信息；所述多个模型用于生成数据分析结果信息。

26.一种模型获取装置，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收第一通信设备发送的第一请求，所述第一请求用于请求获取至少一个第三通信设备的信息，其中，每个所述第三通信设备能够提供所述第一通信设备所需的至少一个模型的模型信息；

处理模块，用于基于所述第一请求，确定至少一个第三通信设备；

发送模块，用于向所述第一通信设备发送所述至少一个第三通信设备的信息；所述至少一个第三通信设备的信息用于所述第一通信设备获取多个模型的模型信息；所述多个模型用于生成数据分析结果信息。

27.一种模型获取装置，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收第一通信设备发送的第二请求，所述第二请求用于请求获取至少一个模型；

发送模块，用于基于所述第二请求向所述第一通信设备发送至少一个模型的模型信息；所述第二请求包括以下至少一项：

分析任务标识，所述分析任务标识用于标识所需模型适用的数据分析任务；

所需模型的标识；

所需模型数量；

模型需满足的模型属性信息。

28.一种模型获取装置，其特征在于，包括：

发送模块，用于向第一通信设备发送任务请求；

接收模块，用于接收所述第一通信设备发送的数据分析结果信息，所述数据分析结果信息为所述第一通信设备基于多个模型进行分析处理得到的，所述多个模型为所述第一通信设备基于至少一个第三通信设备的信息获取到的，每个所述第三通信设备能够提供所述第一通信设备所需的至少一个模型的模型信息。

29.一种第一通信设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1至13任一项所述的模型获取方法的步骤。

30.一种第二通信设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求14至21任一项所述的模型获取方法的步骤。

31.一种第三通信设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求22或23任一项所述的模型获取方法的步骤。

32.一种第四通信设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求24所述的模型获取方法的步骤。

33.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1至13任一项所述的模型获取方法，或者实现如权利要求14至21任一项所述的模型获取方法，或者实现如权利要求22至23任一项所述的模型获取方法，或者实现如权利要求24所述的模型获取方法的步骤。