【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能和机器学习应用开发，特别涉及一种基于云原生的人工智能和机器学习开发方法及系统。
技术介绍
1、当前人工智能和机器学习技术发展迅速,广泛应用于各个领域。为了满足日益增长的人工智能和机器学习技术的开发需求，涌现了众多人工智能和机器学习技术的开发平台，这些平台大多基于云计算架构,为开发者提供了统一的人工智能和机器学习技术的开发环境。
2、当前人工智能和机器学习技术的开发人员在需要构建基于云原生的应用程序时，主要是基于平台的框架库等开发应用程序，并人工安装依赖包以及构造运行环境。然后编译相关文件和镜像，最后人工在云平台上安装其部署流程，将镜像部署运行在集群中。
3、但是这种方式是基于传统的云服务，无法充分利用原生技术的优势，需要消耗大量额外的资源。还需要开发人员掌握在构建过程中使用到的工具和框架库，并且还需要掌握平台的使用和部署流程，所以对开发人员要求较高，因此容易出现错误。并且，需要人工进行操作，且需要频繁在本地环境和云平台进行切换，因此开发效率相对较低。
技术实现思路
1、基于上述现有技术的不足，本申请提供了一种基于云原生的人工智能和机器学习开发方法及系统，以解决现有技术无法利用原生资源高效、准确开发原生应用的问题。
2、为了实现上述目的，本申请提供了以下技术方案：
3、本申请第一方面提供了一种基于云原生的人工智能和机器学习开发方法，包括：
4、将jupyterlab以容器的形式在主机上运行以及将notebo
5、响应用户触发的所述jupyterlab中扩展的应用运行操作，通过所述jupyterlab将所述用户输入的当前应用程序的代码提交给所述notebook server；
6、通过所述notebook server利用所述当前应用程序的代码，生成所述当前应用程序的镜像；
7、通过所述notebook server连接已创建的kubernetes集群，或利用kind创建新的kubernetes集群，得到当前目标集群；
8、通过所述notebook server将所述当前应用程序的镜像部署至所述当前目标集群中。
9、可选地，在上述的基于云原生的人工智能和机器学习开发方法中，所述通过所述notebook server所述当前应用程序的镜像部署至所述当前目标集群中之后，还包括：
10、每当所述用户触发所述jupyterlab中扩展的更新操作时，将所述用户输入的当前应用程序的更新代码传输给所述notebook server；
11、通过所述notebook server利用所述当前应用程序的更新代码，生成新的所述当前应用程序的镜像；
12、通过所述notebook server连接所述当前目标集群，并将新的所述当前应用程序的镜像部署至所述当前目标集群中，替换旧的所述当前应用程序的镜像；
13、当所述用户触发所述jupyterlab中扩展的删除操作时，调用所述notebookserver删除所述当前目标集群。
14、可选地，在上述的基于云原生的人工智能和机器学习开发方法中，还包括：
15、由所述notebook server在每次部署镜像后，输出部署日志以及容器日志，以及在删除所述当前目标集群后，输出删除日志。
16、可选地，在上述的基于云原生的人工智能和机器学习开发方法中，所述通过所述notebook server利用所述当前应用程序的代码，生成所述当前应用程序的镜像，包括：
17、通过所述notebook server初始化镜像信息；
18、将所述当前应用程序的代码保存成一个文件，得到所述当前应用程序的代码文件；
19、将所述jupyterlab所在容器打包成基础镜像；
20、利用所述当前应用程序的代码文件和所述基础镜像，生成容器文件；
21、利用所述容器文件生成所述当前应用程序的镜像。
22、可选地，在上述的基于云原生的人工智能和机器学习开发方法中，所述通过所述notebook server连接已创建的kubernetes集群，或利用kind创建新的kubernetes集群，得到当前目标集群，包括：
23、通过所述notebook server判断是否存在处于可用状态的kubernetes集群；
24、若判断出存在处于可用状态的kubernetes集群，则连接存在处于可用状态的kubernetes集群，并将连接的处于可用状态的kubernetes集群作为所述当前目标集群；
25、若判断出不存在处于可用状态的kubernetes集群，则利用kind创建新的kubernetes集群，作为所述当前目标集群。
26、本申请第二方面提供了一种基于云原生的人工智能和机器学习开发系统，包括：
27、运行单元，用于将jupyterlab以容器的形式在主机上运行以及将notebookserver以进程的形式运行在所述主机上；
28、运行请求单元，用于响应用户触发的所述jupyterlab中扩展的应用运行操作，通过所述jupyterlab将所述用户输入的当前应用程序的代码提交给所述notebook server；
29、第一镜像创建单元，用于通过所述notebook server利用所述当前应用程序的代码，生成所述当前应用程序的镜像；
30、集群确定单元，用于通过所述notebook server连接已创建的kubernetes集群，或利用kind创建新的kubernetes集群，得到当前目标集群；
31、第一部署单元，用于通过所述notebook server将所述当前应用程序的镜像部署至所述当前目标集群中。
32、可选地，在上述的基于云原生的人工智能和机器学习开发系统中，还包括：
33、更新请求单元，用于每当所述用户触发所述jupyterlab中扩展的更新操作时，将所述用户输入的当前应用程序的更新代码传输给所述notebook server；
34、第二镜像创建单元，用于通过所述notebook server利用所述当前应用程序的更新代码，生成新的所述当前应用程序的镜像；
35、第二部署单元，用于通过所述notebook server连接所述当前目标集群，并将新的所述当前应用程序的镜像部署至所述当前目标集群中，替换旧的所述当前应用程序的镜像；
36、更新单元，用于当所述用户触发所述jupyterlab中扩展的删除操作时，调用所述notebook server删除所述当前目标集群。
37、可选地，在上述的基于云原生的人工智能和机器学习开发系统中，还包括：
38、删除单元，用于由所述notebook serve本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于云原生的人工智能和机器学习开发方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述Notebook Server将所述当前应用程序的镜像部署至所述当前目标集群中之后，还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述Notebook Server利用所述当前应用程序的代码，生成所述当前应用程序的镜像，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述Notebook Server连接已创建的Kubernetes集群，或利用kind创建新的Kubernetes集群，得到当前目标集群，包括：
6.一种基于云原生的人工智能和机器学习开发系统，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，还包括：
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，还包括：
9.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述第一镜像创建单元，包括：
10.根据权利要求6所述的系统
...【技术特征摘要】
1.一种基于云原生的人工智能和机器学习开发方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述notebook server将所述当前应用程序的镜像部署至所述当前目标集群中之后，还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述notebook server利用所述当前应用程序的代码，生成所述当前应用程序的镜像，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所...
【专利技术属性】
技术研发人员：高智芳，王立冬，
申请(专利权)人：亚信科技中国有限公司，
类型：发明
国别省市：
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