【技术实现步骤摘要】
本申请涉及深度学习领域，尤其涉及一种终端设备ai模型任务的执行方法、装置、云服务器及存储介质。
技术介绍
1、模型训练、测试和交付部署的终端设备ai模型的整个开发全生命周期的每个模型版本的迭代过程，都需要在云平台和终端设备两个不同环境下进行频繁地人工切换，测试和开发过程的相对割裂导致迭代周期相对较长；另外，ai模型开发全过程是一个不断迭代优化的过程，离线本地的测试和交付部署，难以扩展；同时离线环境下计算资源的限制导致测试和交付部署等过程是单任务串行执行的，这也严重阻塞了终端设备ai模型的交付使用。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种终端设备ai模型任务的执行方法、装置、云服务器及存储介质，用于通过端云协同并行执行终端设备ai模型任务，有效缩短了终端设备ai模型的迭代周期，提高了ai模型开发效率。
2、本申请第一方面提供一种终端设备ai模型任务的执行方法，可以包括：
3、获取关于终端设备ai模型的多个任务，所述多个任务包括端云协同任务；
4、确定终端资源池中未占用的终端设备，所述终端资源池中的终端设备为连接云服务器的终端设备；
5、根据所述未占用的终端设备，并行执行所述多个任务。
6、本申请第二方面提供终端设备ai模型任务的执行装置，可以包括：
7、获取模块，用于获取关于终端设备ai模型的多个任务，所述多个任务包括端云协同任务；
8、确定模块，用于确定终端资源池中未占用的终端设备，所述终端资源池
9、执行模块，用于根据所述未占用的终端设备，并行执行所述多个任务。
10、本申请第三方面提供一种云服务器，可以包括：
11、存储有可执行程序代码的存储器；
12、与所述存储器耦合的处理器；
13、所述处理器用于对应执行如本申请第一方面所述的方法。
14、本申请实施例又一方面提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在处理器上运行时，使得处理器执行本申请第一方面所述的方法。
15、本申请实施例又一方面公开一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行本申请第一方面所述的方法。
16、本申请实施例又一方面公开一种应用发布平台，所述应用发布平台用于发布计算机程序产品，其中，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行本申请第一方面所述的方法。
17、从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：
18、在本申请实施例中，获取关于终端设备ai模型的多个任务，所述多个任务包括端云协同任务；确定终端资源池中未占用的终端设备，所述终端资源池中的终端设备为连接云服务器的终端设备；根据所述未占用的终端设备，并行执行所述多个任务。用于通过端云协同，并行执行终端设备ai模型任务，有效缩短了终端设备ai模型的迭代周期，提高了ai模型开发效率。
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1.一种终端设备AI模型任务的执行方法，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，所述方法还包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述未占用的终端设备，并行执行所述多个任务，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述未占用的终端设备，并行执行所述各子任务，包括：
5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述多个终端设备为多个本地终端设备的情况下，所述将多个终端设备接入云服务器，形成所述终端资源池，包括：
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个任务执行过程中的指标日志，进行所述并行任务管理，包括：
8.一种终端设备AI模型任务的执行装置，其特征在于，包括：
9.一种云服务器，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在处理器上运行时，使得处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。
【技术特征摘要】
1.一种终端设备ai模型任务的执行方法，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，所述方法还包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述未占用的终端设备，并行执行所述多个任务，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述未占用的终端设备，并行执行所述各子任务，包括：
5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：崔现军，郭祥坤，李名子，郭斌，李凌霄，
申请(专利权)人：深圳市欢太科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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