WO2023125109A1 - 数据分析模型管理方法、电子设备和存储介质 - Google Patents

数据分析模型管理方法、电子设备和存储介质 Download PDF

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WO2023125109A1
WO2023125109A1 PCT/CN2022/140012 CN2022140012W WO2023125109A1 WO 2023125109 A1 WO2023125109 A1 WO 2023125109A1 CN 2022140012 W CN2022140012 W CN 2022140012W WO 2023125109 A1 WO2023125109 A1 WO 2023125109A1
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management
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祝伟宏
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中兴通讯股份有限公司
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    • H04W24/06—Testing, supervising or monitoring using simulated traffic

Definitions

  • the present application relates to the technical field of wireless communication, for example, to a data analysis model management method, electronic equipment and a storage medium.
  • FIG. 10 is a schematic structural diagram of an electronic device provided by an embodiment of the present application.
  • the network management side of the communication network may be the device side that manages network communication in the wireless communication network, and may be the operation support system layer, network management layer, network element management layer, slice management layer, and sub-slice management layer, etc.
  • the model management service module It can be a software and hardware module that manages the data analysis model at the network management layer of the communication network.
  • the model management service module can include one or more model management service interfaces, and each model management service interface can implement different data analysis models. manage.
  • the network management side of the communication network may be provided with a model management service module
  • the model management service model may include one or more model management service interfaces
  • each model management service interface may be encapsulated with different management functions for data analysis models. Operational rules for operations.
  • Step 120 perform model management operations on the data analysis model according to the model management service interface.
  • Fig. 2 is a flow chart of another data analysis model management method provided in the embodiment of the present application. Referring to Fig. 2, taking model registration as an example, the method provided in the embodiment of the present application specifically includes the following steps:
  • the corresponding data analysis model is obtained for verification by calling the model verification interface included in the verification start command or the model through the model identification.
  • the application to be updated and the model identifier in the update start command can be extracted, the application to be updated and the model identifier are used to call the model update interface, and the model update interface is used to update the application to be updated.
  • Data analysis model when the update start command is received, the application to be updated and the model identifier in the update start command can be extracted, the application to be updated and the model identifier are used to call the model update interface, and the model update interface is used to update the application to be updated.
  • Fig. 6 is a flowchart of another data analysis model management method provided by the embodiment of the present application. Referring to Fig. 6, taking the deployment of the data analysis model as an example, the method provided by the embodiment of the present application specifically includes the following steps:
  • Fig. 7 is a flow chart of another data analysis model management method provided in the embodiment of the present application. Referring to Fig. 7, taking the update of model registration information as an example, the method provided in the embodiment of the present application specifically includes the following steps:
  • Step 720 Call the model registration information update interface to update the registration information of the data analysis model according to the registration update command, wherein the registration update command includes at least the model identifier and the registration information to be updated.
  • model registration you can create an instance of MLModel through the createMOI operation; delete the MLModel instance through the deleteMOI operation to complete the deletion of the model; for model training, first complete the model training through the model training operation, and then use the modifyMOIAttributes operation to complete the training Write the obtained model parameters into the MLModel instance, and modify the model state; for model deployment, first complete the deployment of the model through the model deployment operation, and then modify the model state in the MLModel instance through the modifyMOIAttributes operation, and record the application information of the deployed model; For ML model registration information update, modify the registration information in the MLModel instance through the modifyMOIAttributes operation, including algorithm definition, model initial (or default) hyperparameters, training data set (training data set) acquisition path, model testing data set (testing data) set) to get the path, etc.
  • the management service module obtains the model management service model including at least one model management service interface on the communication network management side, and the operation execution module realizes the model management operation for the data analysis model through the use of the model management service interface.
  • the embodiment of the application realizes the unified management of the data analysis models in the communication network through the model management model, which can reduce the difficulty of using the data analysis models, improve the efficiency of model management, and ensure the stability of data transmission in the communication network.
  • the device further includes: an information notification module, configured to generate notification information according to the execution result of the model management operation, and transmit the notification information to the data analysis model corresponding application.
  • the input device 92 can be used to receive input numbers or character information, and generate key signal input related to user settings and function control of the electronic device.
  • the output device 93 may include a display device such as a display screen.
  • the embodiment of the present application also provides a storage medium containing computer-executable instructions, the computer-executable instructions are used to execute a data analysis model management method when executed by a computer processor, and the method includes:

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
  • Debugging And Monitoring (AREA)

Abstract

本申请实施例提供了一种数据分析模型管理方法、电子设备和存储介质，其中，该方法包括：在通讯网络网管侧获取模型管理服务模块，其中，所述模型管理服务模块包括至少一个模型管理服务接口；根据所述至少一个模型管理服务接口对数据分析模型执行模型管理操作。

Description

数据分析模型管理方法、电子设备和存储介质
本申请要求在2021年12月30日提交中国专利局、申请号为202111659735.1的中国专利申请的优先权，以上申请的全部内容通过引用结合在本申请中。
技术领域
本申请涉及无线通信技术领域，例如涉及一种数据分析模型管理方法、电子设备和存储介质。
背景技术
目前，移动通信技术已经进入第五代通信技术(5th Generation Mobile Communication Technology，5G)时代，网络切片(Network Slice)成为5G的一个重要组成部分。网络切片主要是一种网络功能组成的具有特点的网络特性的实例化的逻辑网络，其中，该网络功能包含支持网络功能的网络资源，该逻辑网络用于满足特点网络业务的需求，例如，满足超低延时和超高可靠性等。随着通信技术的发展，5G网络除高带宽、超低延时和超高可靠性等特性外，还对智能化具有更高的要求。目前移动通信中自动化相关技术可用自组织网络(Self-Organized Network，SON)和意图驱动网络等。在5G网络系统中，还进一步引入人工智能(Artificial Intelligence，AI)技术、大数据技术等。基于这些技术，5G网络系统逐渐具有智能分析及决策能力，然后通过智能分析及决策结果的自动执行实现5G网络的自动化运行和管理。而在第三代合作伙伴计划(Third Generation Partnership Project，3GPP)的研究中，也看到了数据分析对于系统自动化管理和运行的重要性，所以也提出了网络数据分析功能(Network Data Analytics Function，NWDAF)和管理数据分析功能(Management Data Analytics Function,MDAF)的概念，并也在研究利用这些功能进行系统性能优化、故障排除、系统资源预测等。在无线接入网(Radio Access Network，RAN)侧，也已经开始了RAN智能化框架的研究。所有这些RAN智能化框架下的智能化功能，都会使用到AI和机器学习(Machine Learning，ML)技术，而对于AI/ML，会涉及到ML模型。而在RAN智能化框架的研究过程中，提出的一种方案是由网管层面对RAN侧的智能化功能需要的ML模型进行训练，并在训练后再进行相应的更新和部署。针对这个需求，需要在网管层面提供相应的ML模型管理功能，而目前业界还没有此类模型管理功能的方案。
发明内容
本申请实施例提供了一种数据分析模型管理方法，其中，该方法包括：
在通讯网络网管侧获取模型管理服务模块，其中，所述模型管理服务模块包括至少一个模型管理服务接口；
根据所述模型管理服务接口对数据分析模型执行模型管理操作。
本申请实施例还提供了一种电子设备，其中，该电子设备包括：
一个或多个处理器；
存储器，设置为存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本申请实施例中任一所述方法。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行实现如本申请实施例中任一所述方法。
附图说明
图1是本申请实施例提供的一种数据分析模型管理方法的流程图；
图2是本申请实施例提供的另一种数据分析模型管理方法的流程图；
图3是本申请实施例提供的另一种数据分析模型管理方法的流程图；
图4是本申请实施例提供的另一种数据分析模型管理方法的流程图；
图5是本申请实施例提供的另一种数据分析模型管理方法的流程图；
图6是本申请实施例提供的另一种数据分析模型管理方法的流程图；
图7是本申请实施例提供的另一种数据分析模型管理方法的流程图；
图8是本申请实施例提供的一种数据分析模型管理方法的示例图；
图9是本申请实施例提供的一种数据分析模型管理装置的结构示意图；
图10是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本申请的说明，其本身没有特有的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。
图1是本申请实施例提供的一种数据分析模型管理方法的流程图，本申请 实施例可适用于无线通信场景中的数据分析模型管理的情况，该方法可以由本申请实施例提供的数据分析模块管理装置来执行，该装置可以通过软件和/或硬件方式实现，参见图1，本申请实施例提供的方法具体包括如下步骤：
步骤110、在通讯网络网管侧获取模型管理服务模块，其中，模型管理服务模块包括至少一个模型管理服务接口。
其中，通讯网络网管侧可以是无线通信网络中对网络通信进行管理的设备侧，可以是运营支持系统层、网络管理层、网元管理层、切片管理层和子切片管理层等，模型管理服务模块可以是在通讯网络网管层侧对数据分析模型进行管理的软硬件模块，模型管理服务模块中可以包括一个或多个模型管理服务接口，每个模型管理服务接口可以实现对数据分析模型进行不同的管理。
在本申请实施例中，通讯网络网管侧可以设置有模型管理服务模块，该模型管理服务模型可以包括一个或多个模型管理服务接口，各模型管理服务接口可以封装有对数据分析模型间不同管理操作的的操作规则。
步骤120、根据模型管理服务接口对数据分析模型执行模型管理操作。
具体的，可以通过对模型管理服务接口的调用实现数据分析模型的模型管理操作，可降低通信网络中数据分析模型使用的难度。
本申请实施例，通过在通讯网络网管侧获取包括至少一个模型管理服务接口的模型管理服务模型，通过对模型管理服务接口的使用实现针对数据分析模型的模型管理操作，本申请实施例通过模型管理模型实现对通信网络中的数据分析模型的统一管理，可降低数据分析模型使用难度，提高模型管理效率，可保障通信网络中数据传输的稳定性。
在一实施例中，在上述申请实施例的基础上，模型管理服务接口至少包括：模型注册接口、模型训练接口、模型验证接口、模型更新接口、模型部署接口和模型注册信息更新接口。
具体的，模型管理服务模块可以由模型注册接口、模型训练接口、模型验证接口、模型更新接口、模型部署接口和模型注册信息更新接口等接口组成，可以通过对接口的调用实现，模型注册、模型训练、模型验证、模型更新、模型部署以及注册信息更新等操作，各接口中可以预设对应的操作的处理规则。
图2是本申请实施例提供的另一种数据分析模型管理方法的流程图，参见图2，以模型注册为例，本申请实施例提供的方法具体包括如下步骤：
步骤210、在通讯网络网管侧获取模型管理服务模块，其中，模型管理服务模块包括至少一个模型管理服务接口。
步骤220、调用模型注册接口注册数据分析模型，并存储数据分析模型的属性信息。
其中，模块注册接口可以是软件程序接口，该模型注册接口中可以封装有注册数据分析模型的处理规则，模型注册接口在调用时可以将数据分析模型的信息注册到预设位置，该预设位置可以是通讯网络网管侧的预设存储空间。
本申请实施例，可以通过对模型管理服务模块中模型注册接口进行调用，将数据分析模型的属性信息使用模型注册接口进行存储，实现数据分析模型的注册过程，用户可以基于注册的数据分析模型进行处理。
在一实施例中，在上述申请实施例的基础上，属性信息包括以下至少之一：模型标识、模型名称、模型功能描述、模型算法类型、模型参数、模型初始超参数、训练数据集、测试数据集。
在本申请实施例中，可以通过将数据分析模型的模型标识、模型名称、模型功能描述、模型算法类型、模型参数、模型初始超参数、训练数据集、测试数据集中的一种或多种进行存储，实现数据分析模型的注册，通信网络中的应用可以基于上述的属性信息实现对数据分析模型的使用。
在本申请实施例中，可以调用模型注册接口对数据分析模型进行注册，可以将预设存储空间内存储数据分析模型的属性信息，实现数据分析模型的注册。
图3是本申请实施例提供的另一种数据分析模型管理方法的流程图，参见图3，以模型训练为例，本申请实施例提供的方法具体包括如下步骤：
步骤310、在通讯网络网管侧获取模型管理服务模块，其中，模型管理服务模块包括至少一个模型管理服务接口。
步骤320、按照训练启动命令调用模型训练接口训练所述数据分析模型，其中，训练启动命令至少包括模型标识或模型名称。
其中，训练启动命令可以是控制模型进行训练的指示信息，训练启动命令可以包括待训练的数据分析模型的模型标识或者模型名称，模型标识或模型名称可由数字、字母或者特殊字符组成。
具体的，可以在接收到训练启动命令时，提取训练启动命令中包括的模型标识或模型名称，使用模型训练接口获取模型标识或模型名称对应的数据分析模型进行训练。
图4是本申请实施例提供的另一种数据分析模型管理方法的流程图，参见图4，以数据分析模型的验证为例，本申请实施例提供的方法可以具体包括如下步骤：
步骤410、在通讯网络网管侧获取模型管理服务模块，其中，模型管理服务模块包括至少一个模型管理服务接口。
步骤420、按照验证启动命令调用模型验证接口验证数据分析模型，其中，验证启动命令至少包括模型标识或模型名称。
其中，验证启动命令可以是控制模型进行训练的指示信息，验证启动命令可以包括待验证的数据分析模型的模型标识或者模型名称，模型标识或模型名称可由数字、字母或者特殊字符组成。
在本申请实施例中，在接收到验证启动命令时，通过验证启动命令中包括的模型标识或模型调用模型验证接口，获取到对应的数据分析模型进行验证。
图5是本申请实施例提供的另一种数据分析模型管理方法的流程图，参见图5，以更新使用数据分析模型的应用为例，本申请实施例提供的方法具体包括如下步骤：
步骤510、在通讯网络网管侧获取模型管理服务模块，其中，模型管理服务模块包括至少一个模型管理服务接口。
步骤520、按照更新启动命令调用所述模型更新接口更新应用对应的数据分析模型，其中，更新启动命令至少包括待更新应用和模型标识。
其中，更新启动命令可以是控制数据分析模型更新的指示信息，更新启动命令可以包括待更新的数据分析模型的模型标识和待更新应用，该模型标识可以是待更新的数据分析模型的唯一标识信息，待更新应用可以是使用该数据分析模型的应用。
在申请实施例中，在接收到更新启动命令时，可以提取更新启动命令中的待更新应用和模型标识，使用待更新应用和模型标识调用模型更新接口，通过模型更新接口更新待更新应用使用的数据分析模型。
图6是本申请实施例提供的另一种数据分析模型管理方法的流程图，参见图6，以数据分析模型的部署为例，本申请实施例提供的方法具体包括如下步骤：
步骤610、在通讯网络网管侧获取模型管理服务模块，其中，模型管理服务模块包括至少一个模型管理服务接口。
步骤620、按照部署命令调用模型部署接口部署应用使用的数据分析模型，其中，部署命令至少包括待部署应用和模型标识。
具体的，在接收到部署命令时，可以调用模型部署接口将模型标识对应的数据分析模型部署给待部署应用，使得待部署应用可以按照数据分析模型实现功能。
图7是本申请实施例提供的另一种数据分析模型管理方法的流程图，参见图7，以模型注册信息的更新为例，本申请实施例提供的方法具体包括如下步骤：
步骤710、在通讯网络网管侧获取模型管理服务模块，其中，模型管理服务模块包括至少一个模型管理服务接口。
步骤720、按照注册更新命令调用模型注册信息更新接口更新数据分析模型的注册信息，其中，注册更新命令至少包括模型标识和待更新注册信息。
在本申请实施例中，接收到注册更新命令时，可以按照注册更新命令中的模型标识以及待更新注册信息调用模型注册信息更新接口，以将待更新注册信息替换模型标识对应的原始注册信息，实现注册信息的更新。
在一实施例中，在上述申请实施例的基础上，方法还包括：根据模型管理操作的执行结果生成通知信息，并传输通知信息到数据分析模型对应的应用。
在本申请实施例中，在模型管理操作执行完成后，可以按照执行结果生成对应的通知信息，例如，模型注册成功或者模型更新成功等信息，可以将通知信息发送到部署有数据分析模型的应用，提醒应用使用信息的数据分析模型。
在一实施例中，在上述申请实施例的基础上，模型管理服务模块位于以下至少之一运行支持系统(Operation-Support System，OSS)层、网络管理层、网元管理层、切片管理层和子切片管理层。
图8是本申请实施例提供的一种数据分析模型管理方法的示例图，参见图8，该数据分析模型可以具体为ML模型，本申请实施例提供的管理方法可以包括如下步骤：
1)通过ML模型注册(或发布)接口，将模型注册(或发布)到模型数据库(或模型市场)。
2)通过ML模型训练接口，对已注册的模型进行训练。
3)通过ML模型验证接口，对已训练的模型进行验证。
4)通过ML模型部署接口，对经过验证的模型部署到特定的应用。
5)定期对ML模型进行训练、验证和更新，包括：定期启动ML模型训练接口对模型进行训练，调用ML模型验证接口对训练的模型进行训练，并将经过训练的模型通过ML模型更新接口更新到已部署该ML模型的特点应用。
6)根据需要调用ML模型注册信息更新模型，对模型注册信息进行更新，该需要可以包括模型算法的改变、训练数据集的变化以及测试数据集变化等。
上述ML模型的管理可以通过ML管理服务模块实现，该ML管理服务模块可以包括但不限于如下功能接口：ML模型注册接口、ML模型训练接口、ML 模型验证接口、ML模型更新接口、ML模型部署接口和ML模型注册信息更新接口等。
其中，ML模型注册接口，提供ML模型注册功能。RAN智能化框架或其下的RAN智能化功能或其它任何认证的可以提供ML模型的消费者都可以通过调用ML模型注册接口进行ML模型的注册。注册信息包括但不限于如下属性的一个或多个：模型标识、模型名称、模型功能描述、模型算法类型(或模型算法具体定义)、模型参数、模型初始(或缺省)超参数(hyperparameter)、训练数据集(training data set)获取路径、训练数据集、模型测试数据集(testing data set)获取路径、模型测试数据集；模型注册完成后，生成相应的模型信息，该模型信息存放于模型数据库(或模型市场)；所述模型信息还包括存储使用了该ML模型的应用的标识信息的属性，在模型被注册时，该属性的值为空。上述训练数据集(training data set)获取路径、模型测试数据集(testing data set)获取路径也可以由具体的模型训练数据集和模型测试数据集代替。
ML模型训练接口，提供ML模型训练功能。RAN智能化框架或其下的RAN智能化功能、上级网管系统、本级网管功能或其它任何认证的消费者都可以通过调用ML模型训练接口，启动ML模型的训练。启动模型训练时，启动命令中至少包括模型标识和模型名称中的一个。先根据模型标识或模型名称从模型数据库中获取相应的模型及模型初始(或缺省)超参数、训练数据集(training data set)获取路径或训练数据集本身等参数，然后根据获取的参数启动模型训练。训练完成后，更新模型数据库中的相应信息，同时，还可以发送模型训练完成通知给启动该训练的消费者，还可以同时发送同样的通知给其它使用了该模型的应用。
ML模型验证接口，提供ML模型验证功能。RAN智能化框架或其下的RAN智能化功能、上级网管系统、本级网管功能或其它任何认证的消费者都可以通过调用ML模型验证接口，启动ML模型的验证。启动模型验证时，启动命令中至少包括模型标识和模型名称中的一个。先根据模型标识或模型名称从模型数据库中获取相应的模型测试数据集(testing data set)获取路径等参数或者模型测试数据集本身，然后根据获取的参数或数据启动模型验证。验证完成后，更新模型数据库中的相应信息，同时，还可以发送模型验证结果通知给启动该模型验证的消费者，还可以同时发送同样的通知给其它使用了该模型的应用。
ML模型更新接口，提供ML模型更新功能。RAN智能化框架或其下的RAN智能化功能、上级网管系统、本级网管功能或其它任何认证的消费者都可以通 过调用ML模型更新接口，启动ML模型的更新。启动模型更新时，启动命令中至少包括模型标识和模型名称中的一个，以及需要模型更新的应用标识或应用列表。可以根据模型标识或模型名称从模型数据库中获取相应的模型信息，并对模型进行更新。更新完成后，发送模型更新完成通知给启动该模型验证的消费者，还可以同时发送同样的通知给更新了模型的应用。
本申请实施例中的ML模型管理服务器模块可以位于运行支持系统层、网络管理层、网元管理层、切片管理层和子切片管理层。
在另一个示例性的实施方式中，定义一个ML模型信息模型，或者ML模型信息对象类(Information Object Class，IOC)、或者ML模型管理对象类(Managed Object Class，MOC)，可以将上述模型命名为MLModel，上述ML模型信息模型包含但不限于如下属性之一：ML模型标识(MLModelID),用来唯一标识一个模型；ML模型算法定义，定义模型算法；ML模型参数，用于记录模型参数，模型刚注册时，里面记录的初始或缺省的模型参数，模型训练后，记录训练后的的模型参数；模型初始(或缺省)超参数，用于记录模型的超参数；训练数据集(training data set)获取路径或训练数据集本身；模型测试数据集(testing data set)获取路径或模型测试数据集本身；7)模型状态，用于记录模型的状态，可用的状态包括但不限于：未训练、正在训练、已训练，未验证、已验证，未部署、已部署；8)模型部署应用列表，用于记录已经部署了所属模型的应用。上述ML模型信息模型还可以包括如下属性：1)模型名称、模型功能描述。对于模型注册，可以通过通过createMOI操作来创建MLModel的实例来完成；通过deleteMOI操作删除MLModel的实例来完成模型的删除；对于模型训练，先通过模型训练操作完成模型的训练，然后通过modifyMOIAttributes操作将训练获得的模型参数写入MLModel实例，并修改模型状态；对于模型部署，先通过模型部署操作完成模型的部署，然后通过modifyMOIAttributes操作修改MLModel实例中的模型状态，并记录部署了所属模型的应用信息；对于ML模型注册信息更新，通过modifyMOIAttributes操作修改MLModel实例中的注册信息，包括算法定义、模型初始(或缺省)超参数、训练数据集(training data set)获取路径、模型测试数据集(testing data set)获取路径等。
图9是本申请实施例提供的一种数据分析模型管理装置的结构示意图，可执行本申请实施例中任一实施例提供的数据分析模型管理方法，具体执行方法相应的功能模块和有益效果，该装置可以由软件和/或硬件实现，具体包括：管理服务模块801和操作执行模块802。
管理服务模块801，设置为在通讯网络网管侧获取模型管理服务模块，其中，所述模型管理服务模块包括至少一个模型管理服务接口。
操作执行模块802，设置为根据所述模型管理服务接口对数据分析模型执行模型管理操作。
本申请实施例，通过管理服务模块在通讯网络网管侧获取包括至少一个模型管理服务接口的模型管理服务模型，操作执行模块通过对模型管理服务接口的使用实现针对数据分析模型的模型管理操作，本申请实施例通过模型管理模型实现对通信网络中的数据分析模型的统一管理，可降低数据分析模型使用难度，提高模型管理效率，可保障通信网络中数据传输的稳定性。
在一实施例中，在上述申请实施例的基础上，装置中模型管理服务接口至少包括：模型注册接口、模型训练接口、模型验证接口、模型更新接口、模型部署接口和模型注册信息更新接口。
在一实施例中，在上述申请实施例的基础上，装置中操作执行模块802包括：注册单元，设置为调用所述模型注册接口注册所述数据分析模型，并存储所述数据分析模型的属性信息。
在一实施例中，在上述申请实施例的基础上，属性信息包括以下至少之一：模型标识、模型名称、模型功能描述、模型算法类型、模型参数、模型初始超参数、训练数据集、测试数据集。
在一实施例中，在上述申请实施例的基础上，装置中操作执行模块802包括：训练单元，设置为按照训练启动命令调用所述模型训练接口训练所述数据分析模型，其中，所述训练启动命令至少包括模型标识或模型名称。
在一实施例中，在上述申请实施例的基础上，装置中操作执行模块802包括：验证单元，设置为按照验证启动命令调用所述模型验证接口验证所述数据分析模型，其中，所述验证启动命令至少包括模型标识或模型名称。
在一实施例中，在上述申请实施例的基础上，装置中操作执行模块802包括：更新单元，设置为按照更新启动命令调用所述模型更新接口更新应用对应的所述数据分析模型，其中，所述更新启动命令至少包括待更新应用和模型标识。
在一实施例中，在上述申请实施例的基础上，装置中操作执行模块802包括：部署单元，设置为按照部署命令调用所述模型部署接口部署应用使用的所述数据分析模型，其中，所述部署命令至少包括待部署应用和模型标识。
在一实施例中，在上述申请实施例的基础上，装置中操作执行模块802包 括：注册信息单元，设置为按照注册更新命令调用所述模型注册信息更新接口更新所述数据分析模型的注册信息，其中，所述注册更新命令至少包括模型标识和待更新注册信息。
在一实施例中，在上述申请实施例的基础上，装置还包括：信息通知模块，设置为根据所述模型管理操作的执行结果生成通知信息，并传输所述通知信息到所述数据分析模型对应的应用。
在一实施例中，在上述申请实施例的基础上，装置中模型管理服务模块位于以下至少之一运行支持系统层、网络管理层、网元管理层、切片管理层和子切片管理层。
图10是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图，该电子设备包括处理器90、存储器91、输入装置92和输出装置93；电子设备中处理器90的数量可以是一个或多个，图10中以一个处理器90为例；电子设备中处理器90、存储器91、输入装置92和输出装置93可以通过总线或其他方式连接，图10中以通过总线连接为例。
存储器91作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的数据传输装置对应的模块(管理服务模块801和操作执行模块802)。处理器90通过运行存储在存储器91中的软件程序、指令以及模块，从而执行电子设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的数据分析模型管理方法。
存储器91可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器91可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器91可进一步包括相对于处理器90远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置92可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置93可包括显示屏等显示设备。
本申请实施例还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种数据分析模型管理方法，该方法包括：
在通讯网络网管侧获取模型管理服务模块，其中，所述模型管理服务模块 包括至少一个模型管理服务接口；
根据所述模型管理服务接口对数据分析模型执行模型管理操作。
通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本申请可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，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软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。
值得注意的是，上述装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。
本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、设备中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。
在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、带电可擦可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、闪存或其他存储器技术、紧凑型光盘只读储存器(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)、数字多功能盘(Digital Versatile Disc，DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波 或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。
以上参照附图说明了本申请的一些实施例，并非因此局限本申请的权利范围。本领域技术人员不脱离本申请的范围和实质内所作的任何修改、等同替换和改进，均应在本申请的权利范围之内。

Claims (13)

  1. 一种数据分析模型管理方法，包括：
    在通讯网络网管侧获取模型管理服务模块，其中，所述模型管理服务模块包括至少一个模型管理服务接口；
    根据所述至少一个模型管理服务接口对数据分析模型执行模型管理操作。
  2. 根据权利要求1所述方法，其中，所述至少一个模型管理服务接口至少包括：模型注册接口、模型训练接口、模型验证接口、模型更新接口、模型部署接口和模型注册信息更新接口。
  3. 根据权利要求1或2所述方法，其中，所述根据所述至少一个模型管理服务接口对数据分析模型执行模型管理操作，包括：
    调用所述模型注册接口注册所述数据分析模型，并存储所述数据分析模型的属性信息。
  4. 根据权利要求3所述方法，其中，所述属性信息包括以下至少之一：模型标识、模型名称、模型功能描述、模型算法类型、模型参数、模型初始超参数、训练数据集、测试数据集。
  5. 根据权利要求1或2所述方法，其中，所述根据所述至少一个模型管理服务接口对数据分析模型执行模型管理操作，包括：
    按照训练启动命令调用所述模型训练接口训练所述数据分析模型，其中，所述训练启动命令至少包括模型标识或模型名称。
  6. 根据权利要求1或2所述方法，其中，所述根据所述至少一个模型管理服务接口对数据分析模型执行模型管理操作，包括：
    按照验证启动命令调用所述模型验证接口验证所述数据分析模型，其中，所述验证启动命令至少包括模型标识或模型名称。
  7. 根据权利要求1或2所述方法，其中，所述根据所述至少一个模型管理服务接口对数据分析模型执行模型管理操作，包括：
    按照更新启动命令调用所述模型更新接口更新应用对应的所述数据分析模型，其中，所述更新启动命令至少包括待更新应用和模型标识。
  8. 根据权利要求1或2所述方法，其中，所述根据所述至少一个模型管理服务接口对数据分析模型执行模型管理操作，包括：
    按照部署命令调用所述模型部署接口部署应用使用的所述数据分析模型，其中，所述部署命令至少包括待部署应用和模型标识。
  9. 根据权利要求1或2所述方法，其中，所述根据所述至少一个模型管理服务接口对数据分析模型执行模型管理操作，包括：
    按照注册更新命令调用所述模型注册信息更新接口更新所述数据分析模型的注册信息，其中，所述注册更新命令至少包括模型标识和待更新注册信息。
  10. 根据权利要求1或2所述方法，还包括：
    根据所述模型管理操作的执行结果生成通知信息，并传输所述通知信息到所述数据分析模型对应的应用。
  11. 根据权利要求1所述方法，其中，所述模型管理服务模块位于以下至少之一：运行支持系统层、网络管理层、网元管理层、切片管理层和子切片管理层。
  12. 一种电子设备，包括：
    一个或多个处理器；
    存储器，设置为存储一个或多个程序；
    当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-11中任一所述方法。
  13. 一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行实现如权利要求1-11中任一所述方法。
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