本技术涉及一种AI服务更新系统,包括方法、设备、服务器和存储介质。该系统服务器集成了两类AI模型:第一类AI模型和第二类AI模型。第一类AI模型由多个子模型组成,这些子模型能够独立更新,以提高AI服务的灵活性和响应速度。
背景技术
AI(Artificial Intelligence,人工智能)服务平台是为企业用户提供AI模型训练并发布AI服务的网络平台。目前,AI服务平台发布AI服务的方式为:先获得原始数据,基于该原始数据生成用于AI模型训练的样本数据,再基于样本数据对AI模型进行训练,训练完成后的AI模型对应的服务上线发布,供企业用户选择使用。
一般情况下,AI模型的原始数据是AI服务平台获取的与该AI模型的功能相关的业务数据,然而该业务数据并不一定是该AI模型对应的服务真正所要应用的场景的真实数据。
例如,针对功能为通过视频监控进行人员流动性分析的AI模型,其真正所要应用的场景为待开通的地铁站。而AI服务平台获取的原始数据可能是其他已开通地铁站的监控视频数据,由于不同地铁站的监控摄像机安装的位置、角度等均是不同的,人员流动的情况也不同,所以如果采用其他已开通地铁站的监控视频数据作为原始数据,会导致训练出的AI模型应用到该待开通的地铁站时,无法准确分析人员流动性,处理结果的精确度不是很高。
实现思路