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公开(公告)号:CN110245031A
公开(公告)日:2019-09-17
申请号:CN201910477808.1
申请日:2019-06-03
申请人: 北京百度网讯科技有限公司
IPC分类号: G06F9/54 , G06Q30/02 , G06F16/951 , G06F16/955 , H04L29/06 , H04L29/08
摘要: 本发明涉及信息技术领域,具体地涉及一种AI服务开放中台,所述中台包括:接入层模块,用于管理用户端的接入,并提供服务调用的接口;业务层模块,用于对所述接入层模块的服务调用请求进行预处理后,发送至所述服务层模块,以及对所述服务层模块返回服务调用结果进行后处理后,返回至所述接入层模块;稳定层模块,用于监控所述业务层模块与服务层模块之间互交,根据设定规则对所述满足条件的互交进行干预;服务层模块,用于执行对应的AI服务,以及对所述AI服务进行容器化管理。同时还提供了一种AI服务开放方法。本发明实施例适用于AI服务的标准化调用,能够解决现有AI服务开放的安全性、稳定性、扩展性和易用性等问题。
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公开(公告)号:CN107766940A
公开(公告)日:2018-03-06
申请号:CN201711157646.0
申请日:2017-11-20
申请人: 北京百度网讯科技有限公司
CPC分类号: G06N3/08 , G06N99/005
摘要: 本申请公开了用于生成模型的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括:响应于接收到用户的终端发送的包括用户标识的模型生成请求,从预设的模型表中查找与用户标识对应的模型信息集合,并向终端发送模型信息集合,其中,模型信息集合中的模型信息包括模型类别和模型参数,模型表用于表征用户标识和模型信息的对应关系;响应于接收到终端发送的用户从模型信息集合选择的模型类别和模型参数,确定与用户选择的模型类别和模型参数匹配的神经网络;响应于接收到终端发送的样本数据集合,利用机器学习方法,基于样本数据集合和神经网络训练得到模型。该实施方式能够生成用户自定义的神经网络模型。
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