确保人工智能基础设施中的再现性的制作方法
本申请涉及用于确保人工智能基础设施中的再现性的技术。
背景技术：
技术实现思路
1、本申请的一个方面提供一种方法，其包括：在人工智能基础设施的一或多个存储系统内存储描述数据集的信息以及应用于所述数据集以生成经转换数据集的一或多个转换；通过所述人工智能基础设施获取机器学习模型的先前版本的标识符，所述机器学习模型在所述人工智能基础设施的一或多次先前执行期间使用所述经转换数据集作为输入；以及在所述一或多个存储系统内存储仅描述与所述机器学习模型的当前版本不同的所述机器学习模型的所述先前版本的部分的信息。
2、本申请的另一方面提供一种人工智能基础设施，其包含一或多个存储系统和一或多个图形处理单元(‘gpu’)服务器，所述人工智能基础设施经配置以执行以下步骤：在所述一或多个存储系统内存储描述数据集的信息以及应用于所述数据集以生成经转换数据集的一或多个转换；通过所述人工智能基础设施获取机器学习模型的先前版本的标识符，所述机器学习模型在所述人工智能基础设施的一或多次先前执行期间使用所述经转换数据集作为输入；以及在所述一或多个存储系统内存储仅描述与所述机器学习模型的当前版本不同的所述机器学习模型的所述先前版本的部分的信息。
3、本申请的又一方面提供一种装置，其包括计算机处理器，计算机存储器操作地耦合至所述计算机处理器，所述计算机存储器在其中布置有计算机程序指令，所述计算机程序指令在由所述计算机处理器执行时，使得所述装置执行以下步骤：在人工智能基础设施的一或多个存储系统内存储描述数据集的信息以及应用于所述数据集以生成经转换数据集的一或多个转换；通过所述人工智能基础设施获取机器学习模型的先前版本的标识符，所述机器学习模型在所述人工智能基础设施的一或多次先前执行期间使用所述经转换数据集作为输入；以及在所述一或多个存储系统内存储仅描述与所述机器学习模型的当前版本不同的所述机器学习模型的所述先前版本的部分的信息。
技术特征：
1.一种方法，其包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中在所述人工智能基础设施的所述一或多个存储系统内存储描述所述数据集的所述信息以及应用于所述数据集以生成所述经转换数据集的所述一或多个转换进一步包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中在所述一或多个存储系统内存储仅描述与所述机器学习模型的所述当前版本不同的所述机器学习模型的所述先前版本的所述部分的所述信息进一步包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括：从所述机器学习模型的所述先前版本和所述当前版本中识别所述机器学习模型的优选版本。
7.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括：追踪所述机器学习模型的特定版本随时间的改进。
8.一种人工智能基础设施，其包含一或多个存储系统和一或多个图形处理单元(‘gpu’)服务器，所述人工智能基础设施经配置以执行以下步骤：
9.根据权利要求8所述的人工智能基础设施，其中在所述一或多个存储系统内存储描述所述数据集的所述信息以及应用于所述数据集以生成所述经转换数据集的所述一或多个转换进一步包括：
10.根据权利要求8所述的人工智能基础设施，其中在所述一或多个存储系统内存储仅描述与所述机器学习模型的所述当前版本不同的所述机器学习模型的所述先前版本的所述部分的所述信息进一步包括：
11.根据权利要求8所述的人工智能基础设施，其中所述人工智能基础设施进一步经配置以执行以下步骤：
12.根据权利要求8所述的人工智能基础设施，其中所述人工智能基础设施进一步经配置以执行以下步骤：
13.根据权利要求8所述的人工智能基础设施，其中所述人工智能基础设施进一步经配置以执行以下步骤：从所述机器学习模型的所述先前版本和所述当前版本中识别所述机器学习模型的优选版本。
14.根据权利要求8所述的人工智能基础设施，其中所述人工智能基础设施进一步经配置以执行以下步骤：追踪所述机器学习模型的特定版本随时间的改进。
15.一种装置，其包括计算机处理器，计算机存储器操作地耦合至所述计算机处理器，所述计算机存储器在其中布置有计算机程序指令，所述计算机程序指令在由所述计算机处理器执行时，使得所述装置执行以下步骤：
16.根据权利要求15所述的装置，其进一步包括计算机程序指令，所述计算机程序指令在由所述计算机处理器执行时使所述装置执行以下步骤：
17.根据权利要求15所述的装置，其进一步包括计算机程序指令，所述计算机程序指令在由所述计算机处理器执行时使得所述装置执行以下步骤：
18.根据权利要求15所述的装置，其进一步包括计算机程序指令，所述计算机程序指令在由所述计算机处理器执行时使得所述装置执行以下步骤：从所述机器学习模型的所述先前版本和所述当前版本中识别所述机器学习模型的优选版本。
19.根据权利要求15所述的装置，其进一步包括计算机程序指令，所述计算机程序指令在由所述计算机处理器执行时使得所述装置执行以下步骤：追踪所述机器学习模型的特定版本随时间的改进。
20.根据权利要求15所述的装置，其进一步包括计算机程序指令，所述计算机程序指令在由所述计算机处理器执行时使得所述装置执行以下步骤：
技术总结
确保包括一个或多个存储系统和一个或多个图形处理单元(‘GPU’)服务器的人工智能基础设施中的再现性，包括：由统一管理平面识别由人工智能基础设施应用于数据集的一个或多个转换，其中，将一个或多个转换应用于数据集使得人工智能基础设施生成转换数据集；在一个或多个存储系统内存储描述数据集、应用于数据集的一个或多个转换、以及转换数据集的信息；由统一管理平面识别由人工智能基础设施使用转换数据集作为输入而执行的一个或多个机器学习模型；以及在一个或多个存储系统内存储描述使用转换数据集作为输入而执行的一个或多个机器学习模型的信息。
技术研发人员：布瑞恩·金,艾米丽·沃特金斯,伊凡·吉巴贾,伊戈尔·奥斯特洛夫斯基,罗伊·基姆
受保护的技术使用者：净睿存储股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23