人工智能AI模型传输方法、装置、终端及介质与流程

本技术属于通信，具体涉及一种ai模型传输方法、装置、终端及介质。

背景技术：

1、目前，在无线通信网络中，终端设备可以从其他设备接收训练好的人工智能(artificial intelligence，ai)模型，并使用训练好的ai模型进行通信，从而可以提升通信的吞吐量，且降低通信的时延。

2、但是，由于可能会出现终端设备无法应用从其他设备接收的训练好的ai模型的情况，此时，终端设备可能需要与其他设备进行多次传输，才可以得到终端设备能够应用的训练好的ai模型，以使用训练好的ai模型进行通信。

3、因此，可能会导致传输资源的浪费。

技术实现思路

1、本技术实施例提供一种ai模型传输方法、装置、终端及介质，能够解决传输资源浪费的问题。

2、第一方面，提供了一种ai模型传输方法，应用于第一设备，该方法包括：第一设备从第二设备接收目标ai模型的目标模型信息；第一设备根据目标模型信息，得到目标ai模型；该目标ai模型满足以下至少一项：目标ai模型的目标传输模式，是根据第一设备支持的ai模型传输模式的能力确定的；目标ai模型的目标应用时间，是根据目标传输模式确定的；目标ai模型触发第一设备向第二设备发送目标反馈事件，该目标反馈事件用于反馈目标ai模型的应用情况。其中，上述目标传输模式包括以下任一项：第一传输模式、第二传输模式；在目标传输模式为第一传输模式的情况下，目标模型信息包括目标ai模型的模型结构信息和模型参数信息；在目标传输模式为第二传输模式的情况下，目标模型信息包括目标ai模型的模型参数信息。

3、第二方面，提供了一种ai模型传输装置，该ai模型传输装置为第一ai模型传输装置，该第一ai模型传输装置包括：接收模块。其中，接收模块，用于从第二ai模型传输装置接收目标ai模型的目标模型信息；第一ai模型传输装置根据目标模型信息，得到目标ai模型；该目标ai模型满足以下至少一项：目标ai模型的目标传输模式，是根据第一ai模型传输装置支持的ai模型传输模式的能力确定的；目标ai模型的目标应用时间，是根据目标传输模式确定的；目标ai模型触发第一ai模型传输装置向第二ai模型传输装置发送目标反馈事件，该目标反馈事件用于反馈目标ai模型的应用情况。其中，上述目标传输模式包括以下任一项：第一传输模式、第二传输模式；在目标传输模式为第一传输模式的情况下，目标模型信息包括目标ai模型的模型结构信息和模型参数信息；在目标传输模式为第二传输模式的情况下，目标模型信息包括目标ai模型的模型参数信息。

4、第三方面，提供了一种ai模型传输方法，应用于第二设备，该方法包括：第二设备向第一设备发送目标ai模型的目标模型信息；该目标模型信息用于第一设备得到目标ai模型；该目标ai模型满足以下至少一项：目标ai模型的目标传输模式，是根据第一设备支持的ai模型传输模式的能力确定的；目标ai模型的目标应用时间，是根据目标传输模式确定的；目标ai模型触发第一设备向第二设备发送目标反馈事件，该目标反馈事件用于反馈目标ai模型的应用情况。其中，上述目标传输模式包括以下任一项：第一传输模式、第二传输模式；在目标传输模式为第一传输模式的情况下，目标模型信息包括目标ai模型的模型结构信息和模型参数信息；在目标传输模式为第二传输模式的情况下，目标模型信息包括目标ai模型的模型参数信息。

5、第四方面，提供了一种ai模型传输装置，该ai模型传输装置为第二ai模型传输装置，该第二ai模型传输装置包括：发送模块。其中，发送模块，用于向第一ai模型传输装置发送目标ai模型的目标模型信息；该目标模型信息用于第一设备得到目标ai模型；该目标ai模型满足以下至少一项：目标ai模型的目标传输模式，是根据第一ai模型传输装置支持的ai模型传输模式的能力确定的；目标ai模型的目标应用时间，是根据目标传输模式确定的；目标ai模型触发第一ai模型传输装置向第二ai模型传输装置发送目标反馈事件，该目标反馈事件用于反馈目标ai模型的应用情况。其中，上述目标传输模式包括以下任一项：第一传输模式、第二传输模式；在目标传输模式为第一传输模式的情况下，目标模型信息包括目标ai模型的模型结构信息和模型参数信息；在目标传输模式为第二传输模式的情况下，目标模型信息包括目标ai模型的模型参数信息。

6、第五方面，提供了一种终端，该终端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，或实现如第三方面所述的方法的步骤。

7、第六方面，提供了一种终端，包括处理器及通信接口，其中，该通信接口用于从第二设备接收目标ai模型的目标模型信息，该处理器用于根据目标模型信息，得到目标ai模型；或者，该通信结构用于向第一设备发送目标ai模型的目标模型信息，该目标ai模型用于第一设备得到目标ai模型。其中，该目标ai模型满足以下至少一项：目标ai模型的目标传输模式，是根据第一ai模型传输装置支持的ai模型传输模式的能力确定的；目标ai模型的目标应用时间，是根据目标传输模式确定的；目标ai模型触发第一ai模型传输装置向第二ai模型传输装置发送目标反馈事件，该目标反馈事件用于反馈目标ai模型的应用情况。其中，上述目标传输模式包括以下任一项：第一传输模式、第二传输模式；在目标传输模式为第一传输模式的情况下，目标模型信息包括目标ai模型的模型结构信息和模型参数信息；在目标传输模式为第二传输模式的情况下，目标模型信息包括目标ai模型的模型参数信息。

8、第七方面，提供了一种网络侧设备，该网络侧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，或实现如第三方面所述的方法的步骤。

9、第八方面，提供了一种网络侧设备，包括处理器及通信接口，其中，该通信接口用于从第二设备接收目标ai模型的目标模型信息，该处理器用于根据目标模型信息，得到目标ai模型；或者，该通信结构用于向第一设备发送目标ai模型的目标模型信息，该目标ai模型用于第一设备得到目标ai模型。其中，该目标ai模型满足以下至少一项：目标ai模型的目标传输模式，是根据第一ai模型传输装置支持的ai模型传输模式的能力确定的；目标ai模型的目标应用时间，是根据目标传输模式确定的；目标ai模型触发第一ai模型传输装置向第二ai模型传输装置发送目标反馈事件，该目标反馈事件用于反馈目标ai模型的应用情况。其中，上述目标传输模式包括以下任一项：第一传输模式、第二传输模式；在目标传输模式为第一传输模式的情况下，目标模型信息包括目标ai模型的模型结构信息和模型参数信息；在目标传输模式为第二传输模式的情况下，目标模型信息包括目标ai模型的模型参数信息。

10、第九方面，提供了一种ai模型传输系统，包括：第一终端及第二终端，该第一终端可用于执行如第一方面所述的方法的步骤，该第二终端可用于执行如第三方面所述的方法的步骤。

11、第十方面，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，或者实现如第三方面所述的方法的步骤。

12、第十一方面，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的步骤，或实现如第三方面所述的方法的步骤。

13、第十二方面，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所述的方法的步骤，或实现如第三方面所述的方法的步骤。

14、在本技术实施例中，第一设备可以从第二设备接收目标ai模型的目标模型信息，并根据目标模型信息，得到目标ai模型，该目标ai模型满足以下至少一项：目标ai模型的目标传输模式，是根据第一设备支持的ai模型传输模式的能力确定的；目标ai模型的目标应用时间，是根据目标传输模式确定的；目标ai模型触发第一设备向第二设备发送目标反馈事件，该目标反馈事件用于反馈目标ai模型的应用情况；其中，上述目标传输模式包括第一传输模式和第二传输模式中的任一个；在目标传输模式为第一传输模式的情况下，目标模型信息包括目标ai模型的模型结构信息和模型参数信息；在目标传输模式为第二传输模式的情况下，目标模型信息包括目标ai模型的模型参数信息。由于目标ai模型的目标传输模式，是根据第一设备支持的ai模型传输模式的能力确定的，因此，可以避免因第一设备不支持第一传输模式或第二传输模式，而导致无法根据目标模型信息得到目标ai模型的情况，进而导致无法应用目标ai模型的情况；和/或，由于目标ai模型的目标应用时间，是根据目标传输模式确定的，因此，可以避免因目标ai模型的应用时间过大(或过小)，而导致无法应用目标ai模型、或浪费等待时间的情况；和/或，由于目标ai模型可以触发第一设备向第二设备发送用于反馈目标ai模型的应用情况的目标反馈事件，因此，第二设备可以直接根据目标反馈事件，向第一设备发送第一设备能够应用的ai模型，而无需第一设备与第二设备进行多次传输。从而可以减少在得到目标ai模型的过程中，第一设备与第二设备进行传输的次数，如此，可以节省传输资源。