本公开提供了一种算法模型的部署方法、装置、电子设备及存储介质,通过获取代码制品清单;调用预设算法部署功能块,根据用户选择操作确定目标代码制品,并根据预设算法部署需求,确定对应的目标部署容器以及目标部署参数;通过预设算法部署功能块调用预设镜像部署容器组件,根据目标代码制品对应的镜像资源地址,拉取目标代码制品对应的镜像资源,并下载预设算法部署需求对应的预设部署模板;将目标部署参数填充至预设部署模板的对应位置处生成部署步骤命令,本地执行部署步骤命令,将目标算法模型部署至目标部署容器。可以通过自动化打包和容器化,快速部署和运行模型,无需手动安装和配置环境,提升模型部署效率,同时提高模型管理的灵活性。
背景技术
随着机器学习算法在各个领域的广泛应用,越来越多的应用场景需要部署和升级机器学习算法模型,部署和升级机器学习算法模型变得越来越重要。然而,传统的部署和升级过程往往需要经验丰富的专业人员参与,并且很容易出错。此外,部署和升级过程中还需要考虑到环境的变化、用户反馈以及模型的演进等因素。
目前,容器化部署技术使用容器技术(如Docker)将机器学习模型和其相关的依赖项打包成一个可以独立运行的容器。通过容器化技术,可以在不同的环境中快速部署和运行机器学习模型,同时保证模型与环境的隔离和一致性。但是,该种方式在模型升级过程中通常需要手动进行打包和部署整个容器,其仍存在算法部署效率较低,同时当环境发生变化时,如硬件配置、依赖项的版本更新等,可能导致模型的性能下降或产生不可预料的错误,因此在适应环境变化和用户反馈对模型部署和升级的影响方面的灵活性较低。
实现思路