一种基于实时流数据的算法模型推理服务敏捷开发方法与流程

本发明涉及人工智能服务开发领域，具体来说是一种基于实时流数据的算法模型推理服务敏捷开发方法。

背景技术：

1、随着人工智能技术的不断发展，算法模型推理在各个领域得到了广泛应用。面对实时流数据的处理，面临着采集处理数据量巨大、采集协议不标准、传输带宽巨大、安全性不强等等困难，同时传统的算法模型推理服务面对这些数据开发过程中，需要进行大量和复杂的数据预处理、特征提取、模型训练等繁琐的工作，开发周期长、效率低、难以维护。同时，传统的算法模型推理开发过程中，往往只会处理离散数据，无法实时响应数据综合变化，限制了算法模型推理的应用场景。对于开发人员来讲,只需要关注算法模型的推理过程,而不需要关心数据流如何采集、转发和存储等，降低开发难度。

2、为了解决这些问题，本专利提出了一种基于实时流数据的算法模型推理服务敏捷开发方法，通过对实时流数据采集处理，快速构建、优化、部署算法模型，提高了算法模型推理的效率和可靠性：

3、1、实时流数据数据量大、接入复杂：数据量大：实时流数据是指不断产生、传输的数据流，数据量通常很大，对于接收和处理数据的设备和系统要求较高，需要具备足够的存储和计算资源，接入复杂：实时流数据来源广泛，可能来自多个传感器、设备或系统，数据格式和协议也各不相同，数据接入的过程比较复杂，需要进行数据清洗、转换等操作，同时还要保证数据的实时性和准确性。数据质量不稳定：实时流数据可能存在噪声、异常值或缺失值等问题，这会对数据的质量和准确性造成影响。处理实时流数据需要考虑如何有效地过滤和修复这些问题，以保证数据的可靠性和可用性。实时性要求高：实时流数据的处理需要在一个非常短的时间内完成，以满足实时业务需求。这对于数据处理系统的性能和延迟要求较高，需要具备高速的数据传输和处理能力。数据安全和隐私保护：实时流数据可能包含敏感信息，例如个人身份、位置数据等。在处理实时流数据时，需要采取措施确保数据的安全性和隐私保护，防止数据泄露和滥用。成本高昂：由于实时流数据的特性，需要使用高性能的硬件设备和专业的软件系统来进行处理和存储。这会带来较高的成本，包括设备购买、维护和运营等方面。

4、2、实时流数据的算法模型推理任务管理复杂，管理难度大：算法模型的选择：实时流数据处理通常需要使用各种不同类型的算法模型来进行预测、分类、聚类等任务。如何选择合适的算法模型，需要根据具体业务场景、数据特性和性能要求等因素来进行综合评估和选择。模型训练和优化：对于实时流数据处理，模型训练和优化是一个持续的过程，需要不断地对数据进行监控和反馈，及时更新和调整算法模型的参数和结构，以保证模型的准确性和稳定性。模型推理和服务管理：实时流数据的算法模型推理需要具备高速和可扩展的特性，同时还需要进行服务监控、容灾和故障排查等工作，以保证算法模型的可靠性和稳定性。硬件设备和资源管理：实时流数据处理需要使用大量的计算资源和存储资源，需要采用分布式系统和云计算平台等技术手段来进行资源管理和优化，以提高系统的性能和效率

5、3、推理框架多样，开发者学习成本高：多样性和复杂性：实时流数据处理领域存在多个推理框架，如tensorflow、pytorch、apache flink等，每个框架都有自己的语法、api和工作方式。开发者需要花费时间和精力去学习和掌握不同框架的使用方法和最佳实践。更新和演进：推理框架随着时间推移会不断更新和演进，引入新的功能、接口和优化。开发者需要跟踪和适应这些变化，以保持技术的更新和提升。技能需求和培训成本：为了使用和开发实时流数据处理的推理框架，开发者需要具备相应的技能和知识。这可能需要投入大量的时间和资源来进行培训和学习，以满足业务需求。跨领域知识要求：实时流数据处理通常涉及多个领域，包括机器学习、数据工程、分布式计算等。开发者需要具备跨领域的知识和技能，以有效地应用推理框架进行实时流数据处理

6、4、服务部署复杂，测试环境搭建繁琐：多组件集成：实时流数据处理通常涉及多个组件的集成，如数据源、处理逻辑、存储引擎、可视化等。将这些组件整合到一个稳定和高效的系统中需要进行大量的配置和调试工作，增加了部署的复杂性。环境依赖：实时流数据处理对硬件环境、软件版本、网络设置等方面有较高的要求，需要保证各个组件和环境之间的兼容性和稳定性，这增加了测试环境搭建的繁琐度。弹性和伸缩性：实时流数据处理通常需要具备弹性和伸缩性，以应对数据量的变化和业务需求的波动。部署和测试这样的弹性系统需要考虑更多的因素和情况，增加了部署和测试的复杂度。

7、5、无法直观地展示算法模型推理的流程和结果，降低开发者调试和优化效率：难以理解的推理过程：实时流数据处理中的推理过程通常由多个组件和算法模型构成，其中每个组件和模型都有各自的输入、输出和执行流程，这使得推理过程难以直观地理解和跟踪。缺乏可视化工具：实时流数据处理中缺乏针对推理过程和结果的可视化工具，开发者往往只能通过日志、调试器等方式来获取和分析推理结果，这增加了调试和优化的困难度。调试和优化周期长：由于推理过程和结果难以直观地展示和理解，开发者需要通过不断的调试和优化来逐步改进模型和系统，这通常需要花费较长时间和精力。可重复性差：由于推理过程和结果难以直观地展示和记录，开发者很难准确地重现问题和调试过程，这增加了调试和优化的难度和复杂度。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于提供一种基于实时流数据的算法模型推理服务敏捷开发方法，可以有效解决背景技术中的问题。

2、为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：

3、一种基于实时流数据的算法模型推理服务敏捷开发方法，包括算法模型推理任务管理；流数据采集综合处理；算法模型推理；推理结果数据后处理；自动化测试和部署；可视化界面。算法模型推理任务管理：本方法提供算法模型推理任务管理组件，通过该组件提供包括算法模型推理任务的全生命周期管理，同时可根据算法模型推理任务状态，即初始状态、就绪状态、运行状态、停止状态；进行不同的管理任务流程，并将管理控制信号通过消息总线下发至相关处理组件中，用来保障任务控制的实时性和可扩展性。流数据采集综合处理：本框架采用微服务插件化技术，面对不同协议的流数据接入方式以及处理方式不一样等痛点，主要由数据多协议接入模块、数据转换模块、数据预处理模块、数据作业速度控制模块等多个模块组成，在流式数据处理模式里，数据持续到达，系统及时处理新到达的数据，并不断产生输出。同时为了保障算法推理的性能，在此插件中，流数据需完成由内存数据拷贝到gpu的显存中，并完成推理的数据预处理环节，并将处理后的数据发送至数据总线中，由后续处理插件再进行分析使用。算法模型推理：本框架提供了一系列算法模型推理组件，包括预处理、特征提取、模型训练、模型评估等组件，可以快速构建、优化、部署算法模型。同时，这些组件可以根据实际需求进行组合，形成不同的算法模型推理流程。同时该方法提供适配不同推理框架层级的统一推理接口，基于ncnn、mnn、paddlelite等多种常用端侧推理框架进行了接口的统一封装。基于统一接口，开发者不需再关心不同推理框架api的差异，可以在各框架之间自如切换。推理结果数据后处理：本框架提供了推理结果数据的统一封装，采用了分层的事件封装机制,即"事件协议"与"事件数据"两层使用，统一使用cloudevent标准协议定义了推理结果格式。在结果传输协议上，支持常见的行业标准协议比如http、amqp、mqtt、smt等，并支持常见的供应商与平台比如kafka、aws kinesis、azure事件网格、alibaba cloud eventbridge，用户可以根据自己的场景选择对应的供应商分发对应的事件。在序列化方面支持http、amqp、kafka等常见的标准协议，而不需要用户手动进行相关协议的序列化。自动化测试和部署：本框架采用敏捷开发框架，将算法模型推理开发过程分为多个迭代周期，每个周期都包括需求分析、设计、开发、测试等环节。通过敏捷开发框架，可以快速响应需求变化，提高了算法模型推理的可靠性。同时本框架提供了自动化测试和部署功能。可以自动化地对算法模型推理进行测试，发现和修复潜在的问题，提高了算法模型推理的可靠性。同时通过提供多种环境的编译部署脚本，提高算法模型的推理服务的部署灵活性，大大降低开发者的使用难度。可视化界面：本框架提供了可视化界面，可以直观地展示算法模型推理的流程和结果，方便用户进行调试和优化。

4、与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

5、1、该项发明旨在解决算法高效性的问题：实时响应数据变化：采用流式数据处理技术，算法模型能够实时接收并响应数据的变化。相比传统的离线处理方式，流式处理无需等待数据全部集中后再进行推理，而是能够即时处理和输出结果。这使得算法模型能够快速适应数据的实时变化，及时更新推理结果。高效处理大规模数据：流式数据处理技术具备高并发、高吞吐量的特点，能够有效地处理大规模的数据流。通过并行处理和分布式计算，算法模型可以同时处理多个数据流，充分利用计算资源，提高推理的效率和处理能力。这对于需要实时处理大量数据的场景尤为重要。真正实时的结果输出：流式数据处理技术能够保证推理结果的实时性，即时输出最新的结果。传统的离线处理方式往往需要等待一段时间才能获得推理结果，而流式处理能够在数据到达时立即进行推理，并即时反馈结果。这对于需要快速响应和即时决策的应用场景非常重要。动态模型更新：流式数据处理技术使得算法模型的动态更新变得更加简便。由于流式处理是实时进行的，可以随时将新的模型参数或结构应用到推理过程中，而不需要停止整个系统进行离线模型更新。这使得算法模型的优化和改进更加灵活和高效。实时监控和调试：流式数据处理技术提供了实时监控和调试的能力，让开发者能够及时发现和解决问题。通过监控推理过程中的指标和日志信息，开发者可以实时追踪数据处理的状态和性能，并进行调优和故障排查。

6、2、该项发明旨在解决算法灵活性的问题：多样化的组件选择：我们提供了多种不同类型的算法模型推理组件，包括数据预处理、特征提取、模型选择、模型调优等。这些组件涵盖了常见的推理任务和技术，如深度学习模型、机器学习模型、图像处理算法等，开发者可以根据自己的需求选择合适的组件。灵活的组件组合：通过将各种组件按照需要进行组合，可以形成不同的算法模型推理流程。开发者可以根据具体任务的要求，将数据预处理、特征提取、模型选择等组件有机地串联起来，构建出适合自己场景的推理流程。这种灵活性使得开发者能够根据不同的数据和问题，灵活调整推理流程以获得更好的性能和效果。可配置的参数设置：每个算法模型推理组件都提供了一系列可配置的参数，开发者可以根据自己的需求进行调整和优化。这些参数包括模型的超参数、数据处理的方式、特征选择的方法等，通过合理设置这些参数，可以进一步提高推理的准确性和效率。可扩展的组件库：我们的算法模型推理组件库是可扩展的，新的组件可以不断加入其中。这使得开发者能够根据自己的需求和创新，创建新的组件并与已有组件进行结合，以实现更复杂、更高效的推理流程。易于集成和部署：我们的算法模型推理组件提供了统一的接口和标准化的数据格式，使得集成和部署变得简单而方便。开发者可以将这些组件轻松地嵌入到自己的应用程序或系统中，并与其他组件进行协同工作，以实现端到端的算法模型推理功能。

7、3、该项发明旨在解决算法可靠性的问题：敏捷开发框架在算法模型推理中的应用可以快速响应需求变化，并提高可靠性。自动化测试功能可以自动发现和修复潜在问题，进一步提升可靠性。敏捷开发框架是一种迭代、协作和自适应的开发方法，适用于需要频繁变更需求的项目。在算法模型推理中，敏捷开发框架可以将需求划分为小的、可迭代的任务，每个迭代周期内完成一个可工作的部分功能。这样，开发团队能够更快地响应需求变化，及时调整和优化算法模型推理流程，满足用户的需求。另外，自动化测试功能在算法模型推理中起到关键作用。通过自动化测试，开发团队可以编写测试用例并自动执行，检查算法模型推理的正确性和稳定性。自动化测试可以覆盖各种不同情况的输入数据和边界条件，发现潜在的问题和错误。通过及时修复这些问题，算法模型推理的可靠性得到进一步提高。总结起来，采用敏捷开发框架和自动化测试功能，可以快速响应需求变化，提高算法模型推理的可靠性。这种方法能够保证算法模型推理流程的灵活性和稳定性，以满足不断变化的用户需求，并确保推理过程的准确性和可靠性。

8、4、该项发明旨在解决算法可视化的问题：提供了直观的可视化界面，以展示算法模型推理的流程和结果，方便用户进行调试和优化。这个可视化界面可以帮助用户更好地理解推理流程，并直观地观察每个步骤的输入和输出。通过可视化界面，用户可以清晰地查看算法模型推理的整体流程。界面通常以图形化的方式呈现，将不同组件和步骤以节点、线条等形式连接起来，形成一个直观的流程图。用户可以通过界面上的交互操作，自由浏览和探索整个推理流程，快速了解每个步骤的作用和关联。可视化界面还能展示每个步骤的输入和输出数据。用户可以查看每个组件的输入数据，以及经过处理后的输出数据。这种可视化展示可以帮助用户深入了解数据的变化和转换过程，发现潜在的问题或优化空间。用户可以通过直观地对比输入和输出数据，进行调试和优化算法模型推理的过程。