KR20220009338A - 모델링 매개 변수의 설정 방법, 장치, 전자 기기 및 기록 매체 - Google Patents

Abstract

본 출원은 모델링 매개 변수의 설정 방법, 장치, 기기 및 기록 매체를 개시하였으며, 인공 지능, 딥 러닝 기술 분야에 관한 것이다. 상기 방법은: 유저로부터의 모델링 청구를 수신하고; 모델링 청구에 대응하는 선택적 임무 유형 및 각각의 선택적 임무 유형에 대응하는 네트워크 설정 파일을 획득하고 네트워크 설정 페이지를 생성하여 유저에게 반환하고 유저가 입력한 네트워크 매개 변수 설정 항목의 값을 얻으며; 미리 설정된 매개 변수 관련 파일에 따라 네트워크 매개 변수 설정 항목의 값과 관련된 데이터 설정 파일을 결정하여 데이터 매개 변수 설정 페이지를 생성하여 유저에게 반환하며, 유저가 입력한 데이터 매개 변수 설정 항목의 값을 얻으며; 매개 변수 관련 파일에 따라 네트워크 매개 변수 설정 항목의 값과 관련되는 계산력 설정 파일을 결정하고, 계산력 설정 파일 및 컴퓨팅 자원의 현재 상황에 따라 계산력 매개 변수 설정 페이지를 생성하여 유저에게 반환하고 유저가 입력한 계산력 매개 변수 설정 항목의 값을 얻으며; 얻은 각각의 설정 항목의 값에 따라 모델링 처리를 수행한다.

Description

모델링 매개 변수의 설정 방법, 장치, 전자 기기 및 기록 매체{CONFIGURATION METHOD, DEVICE, ELECTRONIC EQUIPMENT AND COMPUTER STORAGE MEDIUM OF MODELING PARAMETERS}

본 출원은 컴퓨터 기술 분야 구체적으로 인공 지능(artificial intelligence), 딥 러닝(deep learning) 기술 분야의 모델링 매개 변수의 설정 방법, 장치, 기기 및 기록 매체에 관한 것이다.

최근 몇 년 동안 인공 지능 기술은 국내외에서 거대한 발전의 물결을 일으켰다. 인공 지능 기술이 산업에 적용될 때 모델링 및 개발 과정에서 다양한 매개 변수 설정에 직면해야 한다. 그러나 모델링 개발 프로세스의 현재 매개 변수 설정은 아직 코드 설정 단계(code configuration stage)에 있으며 모델링의 진입 장벽이 높다. 유저가 사용할 사용 문서가 있더라도 유저는 사용 문서를 읽고 학습하여 다양한 매개 변수 값의 의미와 매개 변수 간의 관계를 이해한 다음 코드 형식으로 모델링 매개 변수를 설정해야 한다. 분명히 학습 비용이 매우 높고 모델링 효율성이 낮다.

이를 감안하여, 본 출원은 모델링 매개 변수의 설정 방법, 장치, 전자 기기 및 컴퓨터 기록 매체를 제공하여 학습 비용을 줄이고 모델링 효율을 향상시킨다.

일 양태에 있어서, 본 출원은 모델링 매개 변수의 설정 방법을 제공하며, 상기 방법은:

유저로부터의 모델링 청구를 수신하며;

상기 모델링 청구에 대응하는 선택적 임무 유형 및 각각의 선택적 임무 유형에 대응하는 네트워크 설정 파일을 얻고, 상기 네트워크 설정 파일에 따라 네트워크 설정 페이지를 생성하여 상기 유저에게 반환하며, 상기 유저가 상기 네트워크 설정 페이지에서 입력한 네트워크 매개 변수 설정 항목의 값을 얻으며;

미리 설정된 매개 변수 관련 파일에 따라 상기 네트워크 매개 변수 설정 항목의 값과 관련되는 데이터 설정 파일을 결정하고, 상기 데이터 설정 파일에 따라 데이터 매개 변수 설정 페이지를 생성하여 상기 유저에게 반환하며 상기 유저가 상기 데이터 매개 변수 설정 페이지에서 입력한 데이터 매개 변수 설정 항목의 값을 얻으며;

상기 매개 변수 관련 파일에 따라 상기 네트워크 매개 변수 설정 항목의 값과 관련되는 계산력 설정 파일을 결정하고, 상기 계산력 설정 파일 및 컴퓨팅 자원의 현재 상황에 따라 계산력 매개 변수 설정 페이지를 생성하여 상기 유저에게 반환하며 상기 유저가 상기 계산력 매개 변수 설정 페이지에서 입력한 계산력 매개 변수 설정 항목의 값을 얻으며;

획득한 상기 네트워크 매개 변수 설정 항목의 값, 데이터 매개 변수 설정 항목의 값 및 계산력 매개 변수 설정 항목의 값에 따라 모델링 처리를 수행하는 것을 포함한다.

제2 양태에 있어서, 본 출원은 모델링 매개 변수의 설정 장치를 제공하며, 상기 장치는:

유저로부터의 모델링 청구를 수신하는데 사용되는 설정 인터랙티브 유닛;

상기 모델링 청구에 대응하는 선택적 임무 유형 및 각각의 선택적 임무 유형에 대응하는 네트워크 설정 파일을 얻고, 상기 네트워크 설정 파일에 따라 네트워크 설정 페이지를 생성하는 네트워크 설정 유닛;

상기 설정 인터랙티브 유닛은 또한 상기 네트워크 설정 페이지를 상기 유저에게 반환하고 상기 유저가 상기 네트워크 설정 페이지에서 입력한 네트워크 매개 변수 설정 항목의 값을 얻는데 사용되며;

미리 설정된 매개 변수 관련 파일에 따라 상기 네트워크 매개 변수 설정 항목의 값과 관련되는 데이터 설정 파일을 결정하고, 상기 데이터 설정 파일에 따라 데이터 매개 변수 설정 페이지를 생성하는 데이터 설정 유닛;

상기 설정 인터랙티브 유닛은 또한 상기 데이터 매개 변수 설정 페이지를 상기 유저에게 반환하고 상기 유저가 상기 데이터 매개 변수 설정 페이지에서 입력한 데이터 매개 변수 설정 항목의 값을 얻는데 사용되며;

상기 매개 변수 관련 파일에 따라 상기 네트워크 매개 변수 설정 항목의 값과 관련되는 계산력 설정 파일을 결정하고 상기 계산력 설정 파일 및 컴퓨팅 자원의 현재 상황에 따라 계산력 매개 변수 설정 페이지를 생성하는 계산력 설정 유닛;

상기 설정 인터랙티브 유닛은 또한 상기 계산력 매개 변수 설정 페이지를 상기 유저에게 반환하고 상기 유저가 상기 계산력 매개 변수 설정 페이지에서 입력한 계산력 매개 변수 설정 항목의 값을 얻는데 사용되며;

획득된 상기 네트워크 매개 변수 설정 항목의 값, 데이터 매개 변수 설정 항목의 값 및 계산력 매개 변수 설정 항목의 값을 기록하고, 상기 네트워크 매개 변수 설정 항목의 값, 데이터 매개 변수 설정 항목의 값 및 계산력 매개 변수 설정 항목의 값에 따라 모델링 처리를 수행하는데 사용되는 모델링 처리 유닛을 포함한다.

제3 양태에 있어서, 본 출원은 전자 기기를 제공하며, 상기 전자 기기는:

적어도 하나의 프로세서; 및

상기 적어도 하나의 프로세서와 통신 연결된 메모리를 구비하며,

상기 메모리에는 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행 가능한 명령이 기억되어 있으며, 상기 명령이 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되어, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금 상기 방법을 수행하도록 한다.

제4 양태에 있어서, 본 출원은 컴퓨터 명령이 기억되어 있는 비 일시적 컴퓨터 판독 가능 기록 매체를 제공하며, 상기 컴퓨터 명령은 상기 컴퓨터로 하여금 상기 방법을 수행하도록 한다.

상기 기술 방안으로부터 알 수 있는 바, 본 출원은 매개 변수 관련 규칙의 제약 조건하에, 페이지 인터랙티브의 형식을 통해 유저로 하여금 점진적으로 모델링 매개 변수의 설정을 완료하도록 하고, 유저는 학습 사용 파일의 사용을 학습할 필요가 없고 자체로 코딩할 필요가 없이 매개 변수 설정을 실현하여 학습 비용을 크게 감소하고 모델링 효율을 향상시킨다.

상기 선택적인 방식이 가지는 다른 효과는 아래에서 구체적인 실시예를 결합하여 설명한다.

도면은 본 방안을 잘 이해하기 위해 사용되며 본 출원을 제한하지 않는다. 여기서:
도 1은 본 출원의 실시예 1에서 제공하는 본 출원에 따른 시스템 구조 개략도이다;
도 2는 본 출원의 실시예 2에서 제공하는 모델링 매개 변수의 설정 방법 순서도이다;
도 3a~도 3g는 본 출원의 실시예에서 제공하는 설정 페이지에 표시되는 설정 항목의 실례도이다;
도 4는 본 출원의 실시예 3에서 제공하는 장치 구조도이다;
도 5는 본 출원의 실시예의 전자 기기를 실현하는 블럭도이다.

이하, 도면을 참조하여 본 출원의 시범적인 실시예를 기술하는 바, 본 출원에 대한 이해를 돕기 위해 여기에는 본 출원 실시예의 다양한 세부 사항이 포함되며, 이러한 세부 사항을 단지 시범적인 것으로 간주해야 할 것이다. 따라서, 당업자는 본 발명의 범위 및 정신을 벗어나지 않는 전제 하에서, 여기서 설명되는 실시예에 대해 다양한 변경 및 수정을 수행할 수 있음을 인식해야 한다. 마찬가지로, 명확성 및 간결성을 위하여 이하의 기술에서는 잘 알려진 기능 및 구조의 기술을 생략하였다.

본 출원의 핵심 사상은 인터랙티브 작용에서 모델링 매개 변수 사이의 관련 규칙을 숨기고 사용자가 페이지 인터랙티브 작용의 형태를 통해 단계별로 모델링 매개 변수의 설정을 완료하도록 안내하는 것이다. 이해를 돕기 위해 먼저 본 출원의 시스템 구조에 대해 간략히 설명한다.

실시예 1

도 1은 본 출원의 실시예 1에서 제공하는 본 출원의 시스템 구조 개략도이며, 도 1에 도시된 바와 같다. 본 출원이 제공하는 방법은 모델링 설정 플랫폼을 통해 실현되며, 즉 본 출원이 제공하는 장치는 모델링 설정 플랫폼에 설치된다. 모델링 매개 변수의 설정은 주로 네트워크 매개 변수 설정, 데이터 매개 변수 설정 및 계산력 매개 변수 설정의 3개 부분으로 나뉜다. 설정해야 하는 네트워크 매개 변수에 대한 정보는 네트워크 설정 파일에 기록되고, 설정해야 하는 데이터 매개 변수에 대한 정보는 데이터 설정 파일에 기록되며, 설정해야 하는 계산력 매개 변수에 대한 정보는 계산력 설정 파일에 기록된다. 이러한 설정 파일은 서버 측에 저장 및 유지될 수 있으며, 이러한 설정 파일은 별도로 저장되므로 업그레이드 및 조정이 더 편리하다.

모델링 설정 플랫폼은 유저에 설정 페이지를 반환하고, 설정 페이지에 상기 유저가 입력한 설정 항목의 값을 이러한 인터랙티브 형식으로 획득하여 모델링 매개 변수를 설정하도록 유저를 안내한다. 여기서 설정 페이지를 유저에게 반환할 때, 중요한 기준은 매개 변수 관련 파일(parameter association file)이다. 상기 매개 변수 관련 파일에는 모델링 매개 변수 간의 관련 규칙(association rules)이 포함되어 있다. 즉 매개 변수 간의 관련(association)과 제약(constraint)을 반영한다. 이러한 매개 변수 관련 파일은 더 이상 사용 문서의 형태로 유저에게 제공되지 않고, 서버측 백엔드에 있는 파일 형태로 모델링 플랫폼에 의해 조달되어 매개 변수 사이의 관련 또는 제약에 따라 유저에게 적절한 설정 페이지를 반환한다.

모델링 과정에서 수행되는 구체적인 모델 훈련, 테스트 등은 모두 컴퓨팅 자원에 의해 수행된다. 컴퓨팅 자원은 일반적으로 클러스터의 형태로 존재하며, CPU와 GPU로 설정된 컴퓨팅 노드로 설정된 클러스터일 수 있다. 또한 복수개 CPU로 CPU 클러스터를 설정하고, 복수개 GPU가 GPU 클러스터를 설정하여 자원 할당 및 대응되는 컴퓨팅을 수행한다. 이외에도, 도 1에 도시되지 않은 데이터 저장, 모델 데이터 저장 등을 위한 저장 자원이 있을 것이다.

또한, 각각의 설정 페이지에서 유저가 입력한 설정 항목(configuration items)의 값을 획득한 후, 이러한 설정 항목의 값을 이용하여 대응되는 모델 실례를 이용하여 컴퓨팅 자원은 모델 실례를 기반으로 모델 훈련을 수행할 수 있다.

실시예 2

도 2는 본 출원의 실시예 2에서 제공하는 모델링 매개 변수의 설정 방법 순서도이며, 상기 방법은 도 1에 도시된 모델링 설정 플랫폼에 의해 수행된다. 도 2에 나타낸 바와 같이, 상기 방법은 아래의 단계를 포함할 수 있다:

단계 201에서 유저로부터의 모델링 청구(modeling request)를 수신한다.

유저가 모델링을 수행해야 하는 경우 모델링 설정 플랫폼에서 지정한 입구 페이지를 방문하거나 또는 페이지의 특정 링크를 트리거하여 모델링 청구를 시작할 수 있다. 각각의 입구 페이지 또는 링크는 특정 분야의 모델링 설정 페이지, 즉 모델링 청구에는 모델링이 속한 분야 정보를 포함할 수 있다. 전체 모델링 매개 변수 설정 프로세서는 web 형식으로 대화식으로 구현된다.

그중에서 특정 분야는 예를 들면 NLP(Natural Language Processing, 자연어 처리), 음성 인식 분야 등이 될 수 있다. 서로 다른 분야에서 사용할 수 있는 임무 종류는 상이하며, 본 출원의 후속 실시예에서는 모두 NLP 분야를 예로 설명한다.

단계 202에서 모델링 청구에 대응되는 선택적 임무 유형(task type) 및 각각의 선택적 임무 유형에 대응되는 네트워크 설정 파일(network configuration file)을 획득하고, 네트워크 설정 파일에 따라 네트워크 설정 페이지(network configuration page)를 생성하여 유저에게 반환하고, 유저는 네트워크 설정 페이지에 입력한 네트워크 매개 변수 설정 항목(network parameter configuration item)의 값을 획득한다.

상술한 바와 같이, 모델링 청구에는 분야 정보를 포함할 수 있으며, 대응되는 선택적 임무 유형은 상기 분야 정보에 따라 결정될 수 있다. 예를 들어 NLP분야에서 대응되는 선택적 임무 유형은 분류 임무, 매칭 임무, 시퀀스 라벨링 임무, 생성 임무 등이다.

모델링 설정 플랫폼은 각각의 선택적 임무 유형에 대응하는 네트워크 설정 파일을 읽을 수 있으며, 상기 네트워크 설정 파일에는 각각의 선택적 임무 유형에 대응하는 네트워크 매개 변수 설정 항목이 포함되어 있다. 그후 모델링 설정 플랫폼은 네트워크 설정 파일에 따라 네트워크 설정 페이지를 생성하여 유저에게 반환할 수 있다.

그중, 네트워크 설정 페이지에는 아래의 네트워크 매개 변수 설정 항목을 포함할 수 있으나 이에 제한되지 않는다:

1) 임무 유형 설정 항목.

도 3a에 나타낸 네트워크 설정 페이지에는 NLP임무 유형의 설정 항목이 제공되며, 이러한 설정 항목은 NLP 분야에 대응하는 선택적 임무 유형과 일치하다. 유저는 분류 임무(classification task), 일치 임무(matching task), 시퀀스 라벨링 임무(sequence labeling task), 생성 임무(generating task), 자체 정의 임무(custom task)에서 하나를 선택할 수 있다.

본 출원 실시예에서 유저에게 반환되는 각각의 설정 페이지에서, 일부 설정 항목에 대해, 유저가 선택하고 입력할 수 있는 옵션 값이 제공될 수 있다. 예를 들면 임무 유형 설정 항목은 “분류 임무”, “일치 임무”, “시퀀스 라벨링 임무”, “생성 임무”, “자체 정의 임무” 세 가지 옵션 값이 제공되어 유저가 선택할 수 있도록 한다. 옵션 값의 표시는 도 3a의 임무 유형 설정 항목에 표시된 대로 탭 형식일 수 있다. 예를 들면 도 3a의 네트워크 유형 설정 항목의 표시 모드와 같은 드롭다운 리스트의 형태일 수도 있다. 또한 예를 들면 도 3a의 웜 스타트 설정 항목의 표시 모드와 같은 "체크" 박스의 형식일 수도 있다. 유저는 "체크" 박스에서 선택됨 또는 선택되지 않음의 방식으로 모델 웜 스타트를 수행하는지 여부를 선택한다. 이러한 옵션 값의 방식은 매개 변수의 관련 제약 조건에서 유저에게 선택할 수 있는 가능한 수치를 제공하여 유저로 하여금 선택하도록 하여 유저 조작을 단순화할 수 있다.

또 다른 일부 설정 항목에 대하여 텍스트 입력 박스를 제공하여 유저가 상기 설정 항목의 값을 텍스트의 형태로 입력하도록 한다. 이 방법은 특별한 제한이 없는 설정 항목에 대해 보다 유연한 설정 방법을 제공한다.

2) 네트워크 유형 설정 항목.

상기 네트워크 유형 설정 항목은 유저가 모델링에 사용되는 네트워크 유형을 입력하는데 사용된다.

여기서 특별히 설명해야 할 점은 유저에게 반환하는 각각의 설정 페이지에서 매개 변수 관련 파일 및 유저가 이미 입력한 일부 또는 전체 설정 항목의 값을 기반으로 유저가 입력하지 않은 일부 또는 전체 설정 항목의 입력 가능한 상태 및 옵션 값을 업데이트할 수 있다. 그중에서, 매개 변수 관련 파일 중 매개 변수의 연관 관계는 서로 다른 설정 페이지에 있는 매개 변수 간의 연관일뿐만 아니라 동일한 설정 페이지 중 각각의 매개 변수 간의 연관이다.

예를 들면, 네트워크 유형 설정 항목의 경우, 매개 변수 관련 파일을 조회한 후 상기 네트워크 유형 매개 변수가 임무 유형 매개 변수와 관련되고 서로 다른 임무 유형에 대응하는 네트워크 유형의 선택적 항목은 다르다. 따라서 유저가 임무 유형 설정 항목에 입력한 값(즉, 선택한 특정 임무 유형)에 따라 네트워크 유형 설정 항목의 옵션 값을 결정할 수 있다.

소위 입력 가능 상태는 유저에 의해 설정 항목을 입력할 수 있는 값을 나타낸다. 비 입력 상태인 경우, 유저는 설정 항목의 값을 입력할 수 없다.

3) 모델 정보 설정 항목.

모델 정보 설정 항목은 유저가 모델링 하려는 관련 정보를 나타내며, 예를 들면 모델 명칭, 버전, 크기, 프레임 워크, 웜 스타트 여부, 저장 방식 등을 포함할 수 있다.

모델 정보 설정 항목은 유저가 이전에 입력한 설정 항목의 값과 연관 관계를 가질 수 있으며, 예를 들면 모델 명칭은 유저가 입력한 네트워크 유형 설정 항목의 값과 관련될 수 있다. 따라서, 입력 가능한 상태인지 여부 및 옵션 값은 유저가 입력한 네트워크 유형 설정 항목의 값에 따라 결정된다.

모델 정보 설정 항목 사이는 연관 관계가 있을 수 있으며, 예를 들면 모델 버전 설정 항목은 유저가 입력한 모델 명칭 설정 항목의 값과 관련될 수 있다. 모델 크기 설정 항목은 유저가 입력한 모델 명칭, 모델 버전 설정 항목의 값과 관련될 수 있다. 여기서 생략한다.

4) 매개 변수 설정 항목을 읽는다.

상기 설정 항목은 주로 Reader 메커니즘에 대해 설정한 설정 항목이고 모델의 읽기 메커니즘, 어떤 데이터를 읽는지, 어떤 방식으로 읽는지, 어떤 유형의 데이터로 전환하는지 등을 반영한다. 따라서 읽기 매개 변수 설정 항목은 도 3b에 나타낸 바와 같이, 예를 들면 도메인 설정, epoch(모든 훈련 샘플이 모델에서 한 번 훈련하는 것을 하나의 대(epoch)라고 함)설정, batch(훈련 샘플을 배치(batch)로 구분하여 훈련 함) 등 설정 항목이다.

그중에서 조회 매개 변수 관련 파일을 조회한 결과, 도메인 설정의 설정 항목은 네트워크 유형, 예비 훈련 모델과 관련된다. 따라서 이전 유저가 입력한 네트워크 유형, 예비 훈련 모델 설정 항목의 값에 따라 도메인 설정의 설정 항목 입력 가능한 상태 및 옵션 값을 결정할 수 있다.

epoch는 기본적으로 1로 쓰여 유저가 입력 박스에 숫자를 입력하는 것을 허용할 수 있다.

batch 설정 항목은 예비 훈련 모델과 관련되므로 이전 유저가 이미 입력한 예비 훈련 모델 설정 항목의 값에 따라 batch 설정 항목 입력 가능한 상태 및 옵션 값을 결정할 수 있다.

또한, 유저가 특정 설정 항목의 내용을 편집할 수 있도록 설정 페이지에 편집 버튼을 제공할 수 있다. 도 3b에 나타낸 바와 같이, 데이터 열의 경우, 유저는 “편집” 버튼을 클릭하여 도 3c에 나타낸 인터페이스로 들어가 데이터 열을 편집할 수 있다. 도 3c의 각각의 설정 항목의 의미 및 연관 관계는 상세히 설명하지 않는다.

본 출원 실시예에서, web 페이지를 기반으로 한 인터랙티브 방식을 사용하므로 web 페이지에서 텍스트 입력 시, 스페이스를 입력할 필요가 있을 경우, 입력된 스페이스 상황을 알 수 없는 경우에 종종 직면한다. 따라서, 본 출원에서, 유저가 미리 설정된 텍스트 입력 박스에 입력한 스페이스 조작을 얻을 수 있다; 상기 텍스트 입력 박스에 대응하게, 유저가 상기 텍스트 입력 박스에 이미 입력한 스페이스 수의 제시 정보를 표시한다.

도 3c 중 split_char(문자 분할) 설정 항목을 예로, 유저는 상기 설정 항목의 텍스트 입력 박스에 자체로 문자를 입력해야 할 필요가 있으며, 스페이스 입력의 문제에 직면하게 된다. 유저의 입력에 따라 상기 텍스트 입력 박스의 아래에 이미 입력한 스페이스의 수 및 위치를 표시할 수 있다. 도 3d에 나타낸 바와 같이, 유저가 3개 스페이스를 입력한 후 “abc”를 입력하고 다음 또 하나의 스페이스를 입력하면 텍스트 입력 박스의 아래에 “[스페이스][스페이스][스페이스]abc[스페이스]”가 표시된다.

5) 초 매개 변수 설정 항목.

초 매개 변수 설정 항목은 유저가 모델 훈련에 사용하는 초 매개 변수(hyper-parameter)를 설정하는데 사용되며, 예를 들면 학습률(learning_rate), 훈련 로그 단계 크기(train_log_step), 반환 값 단계 크기(eval_step) 등을 포함할 수 있다. 도 3e에 나타낸 바와 같이, 초 매개 변수 설정 항목의 전부 필드를 일일이 설명하지 않는다.

그중에서, 매개 변수 관련 파일을 조회한 결과, 학습률 설정 항목은 예비 훈련 모델과 관련되므로 유저가 이전에 이미 입력한 예비 훈련 모델 설정 항목의 값에 따라 학습율 설정 항목 입력 가능 상태 및 옵션 값을 결정한다.

나아가, 본 출원 실시예에서 유저가 이미 입력한 각각의 매개 변수 설정 항목의 값에 따라 코드를 생성할 수 있으며; 생성된 코드는 유저의 설정 페이지에 반환되어 설정 페이지에 표시되어 유저가 상기 코드를 편집할 수 있도록 한다; 유저가 코드를 편집하는 조작을 획득하였을 경우, 유저의 편집 내용에 따라 얻은 대응되는 매개 변수 설정 항목의 값을 업데이트한다.

도 3e에 나타낸 바와 같이, 자동으로 생성된 코드는 네트워크 편집 설정 항목에 표시되며, 유저는 상기 코드를 보고 편집할 수 있으므로 각각의 매개 변수의 설정 상황을 이해하고 유연하게 수정할 수 있다.

설명해야 할 것은, 도 3a, 3b, 3e에 나타낸 내용은 하나의 네트워크 설정 페이지에서 유저에게 반환될 수 있으며, 복수개 네트워크 설정 페이지로 나뉘어 하나씩 유저에게 반환될 수도 있다.

유저가 네트워크 설정 페이지에서 입력한 각각의 설정 항목의 값은 모델링 설정 플랫폼에 전송될 수 있으며, 모델링 설정 플랫폼에 의해 기록될 수 있다.

단계 203에서 미리 설정된 매개 변수 관련 파일에 따라 유저가 입력한 네트워크 매개 변수 설정 항목의 값과 관련되는 데이터 설정 파일을 결정하고, 데이터 설정 파일에 따라 데이터 매개 변수 설정 페이지를 생성하여 유저에게 반환하며, 유저가 데이터 매개 변수 설정 페이지에서 입력한 데이터 매개 변수 설정 항목의 값을 얻는다.

네트워크 매개 변수 설정이 완료된 후 데이터 매개 변수 설정을 수행하기 시작한다. 매개 변수 관련 파일을 조회하여 유저가 입력한 네트워크 매개 변수 설정 항목의 값과 관련되는 데이터 설정 파일을 결정할 수 있으며, 이로부터 데이터 매개 변수 설정 페이지를 생성한다. 그중에서, 데이터 매개 변수 설정 페이지는 아래의 설정 항목을 포함하나 이에 제한되지 않는다:

1) 클러스터 정보 설정 항목.

클러스터 정보 설정 항목은 도 3f에 나타낸 바와 같이 주로 데이터 저장의 클러스터 명칭, UGI 등의 설정에 사용된다.

매개 변수 관련 파일을 조회한 결과, 클러스터 정보 설정 항목과 네트워크 유형은 관련되므로 이전 유저가 이미 입력한 네트워크 유형 설정 항목의 값에 따라 클러스터 정보 설정 항목의 입력 가능 상태 및 옵션 값을 결정한다.

2) 입력 데이터 경로 설정 항목.

입력 데이터 경로 설정 항목은 주로 예를 들면 훈련 데이터의 경로, 테스트 데이터의 경로, 사전 경로 등 모델 입력 데이터의 경로 정보를 설정하는데 사용된다.

매개 변수 관련 파일을 조회한 결과, 훈련 데이터의 경로, 사전 경로 설정 항목은 네트워크 유형과 관련되므로 이전 유저가 이미 입력한 네트워크 유형 설정 항목의 값에 따라 훈련 데이터의 경로, 사전 경로 설정 항목 입력 가능 상태 및 옵션 값을 결정할 수 있다.

3) 출력 데이터 경로 설정 항목.

출력 데이터 경로 설정 항목은 모델 출력 데이터의 경로 정보를 설정하는데 사용된다.

도 3f는 개략적인 하나의 데이터 매개 변수 설정 페이지일 뿐이며, 여기서 그중 전부 설정 항목을 일일이 설명하지 않는다.

유저가 데이터 설정 페이지에서 입력한 각각의 설정 항목의 값은 모델링 설정 플랫폼에 전송되며, 모델링 설정 플랫폼에 의해 기록된다.

단계 204에서, 매개 변수 관련 파일에 따라 네트워크 매개 변수 설정 항목의 값과 관련된 계산력 설정 파일을 결정하며, 계산력 설정 파일 및 컴퓨팅 자원의 현재 상황에 따라 계산력 매개 변수 설정 페이지를 생성하여 유저에게 반환하며, 유저가 계산력 매개 변수 설정 페이지에서 입력한 계산력 매개 변수 설정 항목의 값을 얻는다.

데이터 매개 변수 설정이 완료된 후, 계산력 매개 변수 설정을 시작한다. 소위 계산력 매개 변수는 컴퓨팅 자원의 컴퓨팅 기능을 설정하는 매개 변수를 나타낸다. 계산력 매개 변수 설정은 네트워크 매개 변수 설정에 관련되는 이외에 데이터 매개 변수 설정과 관련될 수도 있다. 매개 변수 관련 파일을 조회하여 계산력 매개 변수가 네트워크 매개 변수와 관련된다고 확정할 경우, 네트워크 매개 변수 설정 항목의 값과 관련되는 계산력 설정 파일을 결정한다. 하지만 매개 변수 관련 파일을 조회하여 계산력 매개 변수와 네트워크 매개 변수, 데이터 매개 변수가 관련된다고 확정할 경우, 네트워크 매개 변수 설정 항목의 값 및 데이터 매개 변수 설정 항목의 값과 관련된 계산력 설정 파일을 결정한다.

계산력 설정 파일은 계산력 설정 화면에 포함되는 설정 항목 및 설정 항목의 옵션 값 등 정보를 결정하지만 계산력 설정 화면 생성 이외에도, 동시에 컴퓨팅 자원의 현재 상황에 따라 결정될 수도 있다. 생성된 계산력 매개 변수 설정 페이지는 유저로 하여금 모델링 요구를 지원할 수 있는 컴퓨팅 자원에서 계산력 설정을 수행하도록 하여 유저가 컴퓨팅 자원의 계산력을 모르는 원인으로 인해 잘못된 계산력 설정으로 인한 모델 훈련 실패 문제를 피할 수 있다.

그중에서, 계산력 매개 변수 설정 페이지는 아래의 설정 항목을 포함할 수 있으나 이에 한정되지 않는다:

1) 컴퓨팅 자원 설정 항목.

컴퓨팅 자원 설정 항목은 주로 설정 훈련 모델이 사용하는 컴퓨팅 자원을 설정하는데 사용되며, 도 3g에 나타낸 바와 같이, 그룹 선택, 자원 목록, 자원 유형, 훈련 방식 등을 포함할 수 있다.

그중에서, 유저가 입력한 컴퓨팅 자원의 정보에 따라 대응되는 컴퓨팅 자원의 사용 상황을 계산력 설정 페이지에 표시하여 유저가 계산력 매개 변수 설정이 합리적인지 여부를 확인하고 계량할 수 있도록 한다. 예를 들면 도 3g에서, 유저가 그룹 선택 및 자원 목록을 선택한 후 대응되는 컴퓨팅 자원의 남은 CPU, MEM(메모리), GPU상황 등을 표시한다.

매개 변수 관련 파일을 조회한 결과, 그룹 선택 설정 항목은 모델 정보와 관련되므로 유저가 이전에 이미 입력한 모델 정보 설정 항목의 값에 따라 그룹 선택 설정 항목의 입력 가능 상태 및 옵션 값을 결정할 수 있다.

훈련 방식 설정 항목은 네트워크 유형, 그룹 선택과 관련되므로 유저가 이전에 이미 입력한 네트워크 유형, 그룹 선택 설정 항목의 값에 따라 훈련 방식 설정 항목의 입력 가능 상태 및 옵션 값을 결정할 수 있다.

2) 대열 우선 순위 설정 항목.

대열 우선 순위 설정 항목은 훈련 임무의 대열에서의 우선 순위를 설정하는데 사용된다.

3) 트레이너 수 설정 항목.

트레이너 수는 주로 훈련 모델이 사용하는 예를 들면 도 3g의 “trainer 수”, “trainer 프로세서 GPU 가드 수” 등 trainer(트레이너) 정보를 설정하는데 사용된다.

도 3g은 개략적인 하나의 계산력 설정 페이지일 뿐이므로 여기서 그중의 전부 설정 항목을 일일이 설명하지 않는다.

유저가 계산력 설정 페이지에서 입력한 각각의 설정 항목의 값은 모델링 설정 플랫폼에 전송되고, 모델링 설정 플랫폼에 의해 기록된다.

단계 205에서 획득한 네트워크 매개 변수 설정 항목의 값, 데이터 매개 변수 설정 항목의 값 및 계산력 매개 변수 설정 항목의 값에 따라 모델링을 수행한다.

모델링 설정 플랫폼은 유저가 설정한 네트워크 매개 변수 설정 항목의 값, 데이터 매개 변수 설정 항목의 값 및 계산력 매개 변수 설정 항목의 값을 얻은 후, 배치 플랫폼(도 1에 미도시)에 의해 컴퓨팅 자원의 배치를 수행하며, 컴퓨팅 자원에 의해 각각의 매개 변수 설정 항목의 값에 따라 모델 실례를 구축하여 모델 훈련, 검증을 수행하여 모델링을 완성한다. 모델 훈련, 검증 등 과정은 본 출원이 관심하는 내용이 아니므로 여기서 생략한다.

단계 206에서 이미 훈련하여 얻은 모델의 지표 곡선을 얻고 페이지를 통해 지표 곡선을 유저에게 반환한다.

모델 훈련 또는 검증 후, 모델링 설정 플랫폼은 모델의 지표 곡선을 얻을 수 있으며, 페이지를 통해 유저에게 반환되어 유저로 하여금 지표가 예상 요구에 부합되는지 여부를 관찰할 수 있도록 한다. 예상 요구에 부합되지 않을 경우에도 지표 곡선에 따라 모델링 매개 변수의 설정을 조정할 수 있다. 즉 다시 본 실시예의 전부 프로세서를 수행하여 설정 페이지의 설정 항목의 값을 조정하여 모델을 점진적으로 최적화하고 예상되는 모델 효과를 얻는다.

본 실시예에 나타낸 방식에 따르면 아래의 이점을 구비함을 알 수 있다:

1) 모델링 매개 변수 간의 관련 규칙을 인터랙티브에 숨기고, 관련 규칙의 제약 조건하에서 페이지 인터랙티브의 형태로 모델링 매개 변수의 설정을 완료하도록 유저를 안내한다. 유저가 문서를 사용하고 코드를 채용하여 매개 변수 설정을 구현하는 것을 학습해야 하는 종래 기술의 방식에 비해 학습 비용이 크게 절감되고 모델링 효율성이 향상된다.

2) 본 출원 실시예에서 네트워크 설정 파일, 데이터 설정 파일 및 계산력 설정 파일에서 가능한 모델링의 주요 설정 매개 변수를 정의하여 네트워크 설정 페이지, 데이터 설정 페이지 및 계산력 설정 페이지 이러한 주요 매개 변수 설정을 구조화된 방식으로 구현할 수 있도록 한다. 유저는 비교적 큰 매개 변수 설정 공간을 가지고 있으므로 업무 수요에 따라 매개 변수 관련 제약 조건하에서 정확하고 유연하게 매개 변수를 설정할 수 있다.

이상 본 출원에서 제공하는 방법을 상세히 설명하였고 아래에 실시예를 결합하여 본 출원에서 제공하는 장치를 상세히 설명한다.

실시예 3

도 4는 본 출원의 실시예 3에서 제공하는 장치 구조 개략도이고, 상기 장치는 도 1에 나타낸 모델링 설정 플랫폼에 설치된다. 도 4에 나타낸 바와 같이, 상기 장치는 설정 인터랙티브 유닛(01), 네트워크 설정 유닛(02), 데이터 설정 유닛(03), 계산력 설정 유닛(04) 및 모델링 처리 유닛(05)을 포함할 수 있고, 나아가 코드 생성 유닛(06) 및 지표 획득 유닛(07)을 포함할 수도 있다. 그중에서 각각의 조성 유닛은 주로:

설정 인터랙티브 유닛(01)은 유저에게서 온 모델링 청구를 수신하는데 사용된다.

네트워크 설정 유닛(02)은 모델링 청구에 대응하는 선택적 임무 유형 및 각각의 선택적 임무 유형에 대응하는 네트워크 설정 파일을 얻는데 사용되며, 네트워크 설정 파일에 따라 네트워크 설정 페이지를 생성한다.

모델링 청구에서 분야 정보를 포함할 수 있으며, 상기 분야 정보에 따라 대응하는 선택적 임무 유형을 결정할 수 있다. 예를 들면 NLP분야에 대하여, 그 대응하는 선택적 임무 유형은: 분류 임무, 일치 임무, 시퀀스 라벨링 임무, 생성 임무 등이다. 네트워크 설정 유닛(02)은 각각의 선택적 임무 유형에 대응하는 네트워크 설정 파일을 읽을 수 있으며, 상기 네트워크 설정 파일에는 각각의 선택적 임무 유형에 대응하는 네트워크 매개 변수 설정 항목이 포함된다.

그중에서, 네트워크 설정 페이지는 임무 유형 설정 항목, 네트워크 유형 설정 항목, 모델 정보 설정 항목, 읽기 매개 변수 설정 항목 및 초 매개 변수 설정 항목을 포함할 수 있으나 이에 제한되지 않는다.

설정 인터랙티브 유닛(01)은 또한 네트워크 설정 페이지를 유저에게 반환하는데 사용되며, 유저가 네트워크 설정 페이지에서 입력한 네트워크 매개 변수 설정 항목의 값을 얻는다.

데이터 설정 유닛(03)은 미리 설정된 매개 변수 관련 파일에 따라 네트워크 매개 변수 설정 항목의 값과 관련되는 데이터 설정 파일을 결정하고, 데이터 설정 파일에 따라 데이터 매개 변수 설정 페이지를 생성하는데 사용된다.

구체적으로, 데이터 설정 유닛(03)은 매개 변수 관련 파일을 조회하는 것을 통해 유저가 입력한 네트워크 매개 변수 설정 항목의 값과 관련되는 데이터 설정 파일을 결정하고, 이로부터 데이터 매개 변수 설정 페이지를 생성한다. 그중 데이터 매개 변수 설정 페이지는 클러스터 정보 설정 항목, 입력 데이터 경로 설정 항목 및 출력 데이터 경로 설정 항목을 포함할 수 있으나 이에 제한되지 않는다.

설정 인터랙티브 유닛(01)은 또한 데이터 매개 변수 설정 페이지를 유저에게 반환하고, 유저가 데이터 매개 변수 설정 페이지에서 입력한 데이터 매개 변수 설정 항목의 값을 얻는데 사용될 수 있다.

계산력 설정 유닛(04)은 매개 변수 관련 파일에 따라 네트워크 매개 변수 설정 항목의 값과 관련되는 계산력 설정 파일을 결정하고, 계산력 설정 파일 및 컴퓨팅 자원의 현재 상황에 따라 계산력 매개 변수 설정 페이지를 생성한다.

소위 계산력 매개 변수는 컴퓨팅 자원의 컴퓨팅 능력을 설정하는 매개 변수를 나타낸다. 계산력 매개 변수 설정은 네트워크 매개 변수 설정과 관련되는 이외에 데이터 매개 변수 설정에 관련될 수도 있다. 계산력 설정 유닛(04)이 매개 변수 관련 파일을 조회하는 것을 통해 계산력 매개 변수와 네트워크 매개 변수가 관련됨을 확정하면 네트워크 매개 변수 설정 항목의 값과 관련되는 계산력 설정 파일을 결정할 수 있다. 그러나 계산력 설정 유닛(04)이 매개 변수 관련 파일을 조회하여 계산력 매개 변수가 네트워크 매개 변수, 데이터 매개 변수와 관련된다고 확정하면, 네트워크 매개 변수 설정 항목의 값 및 데이터 매개 변수 설정 항목의 값과 관련되는 계산력 설정 파일을 결정한다.

그중에서, 계산력 매개 변수 설정 페이지는 컴퓨팅 자원 설정 항목, 대열 우선 순위 설정 항목 및 트레이너 수 설정 항목을 포함할 수 있으나 이에 제한되지 않는다.

설정 인터랙티브 유닛(01)은 또한 계산력 매개 변수 설정 페이지를 유저에게 반환하고, 유저가 계산력 매개 변수 설정 페이지에서 입력한 계산력 매개 변수 설정 항목의 값을 얻는데 사용된다.

모델링 처리 유닛(05)은 얻은 네트워크 매개 변수 설정 항목의 값, 데이터 매개 변수 설정 항목의 값 및 계산력 매개 변수 설정 항목의 값을 기록하는데 사용되며, 네트워크 매개 변수 설정 항목의 값, 데이터 매개 변수 설정 항목의 값 및 계산력 매개 변수 설정 항목의 값에 따라 모델링 처리를 수행한다.

그중에서, 네트워크 설정 유닛(02), 데이터 설정 유닛(03) 및 계산력 설정 유닛(04)은 또한 유저에게 반환한 설정 페이지에서 일부 설정 항목의 옵션 값을 제공하여 유저로 하여금 선택하여 입력하도록 하고 및/또는 일부 설정 항목의 텍스트 입력 박스를 제공하여 유저로 하여금 텍스트의 형식으로 상기 설정 항목의 값을 입력하도록 하는데 사용된다.

나아가 네트워크 설정 유닛(02), 데이터 설정 유닛(03) 및 계산력 설정 유닛(04)은 또한 유저에게 반환한 각각의 설정 페이지에서 매개 변수 관련 파일 및 유저가 이미 입력한 일부 또는 전체 설정 항목의 값에 따라 유저가 입력하지 않은 일부 또는 전체 설정 항목의 입력 가능 상태 및 옵션 값을 업데이트한다.

코드 생성 유닛(06)은 유저가 이미 입력한 각각의 매개 변수 설정 항목의 값에 따라 코드를 생성하는데 사용되며; 설정 인터랙티브 유닛(01)은 유저에게 반환하는 설정 페이지에서 코드를 표시하여 유저가 코드를 편집하도록 한다.

설정 인터랙티브 유닛(01)이 유저가 코드를 편집하는 조작을 얻으면, 모델링 처리 유닛(05)은 유저의 편집 내용에 따라 얻은 대응되는 매개 변수 설정 항목의 값을 업데이트할 수 있다.

나아가, 설정 인터랙티브 유닛(01)은 또한 유저가 미리 설정된 텍스트 입력 박스에서 입력한 스페이스 조작을 얻을 수 있으며; 텍스트 입력 박스에 대응하게 유저가 텍스트 입력 박스에서 이미 입력한 스페이스 수의 제시 정보를 표시한다.

더 나아가, 지표 획득 유닛(07)은 모델링 처리 후 이미 훈련하여 얻은 모델의 지표 곡선을 획득하는데 사용된다. 설정 인터랙티브 유닛(01)에 의해 페이지를 통해 지표 곡선을 유저에게 반환한다.

본 출원의 실시예에 따르면 본 출원은 전자 기기 및 판독 가능 기록 매체를 더 제공한다.

도 5는 본 출원 실시예의 모델링 매개 변수의 설정 방법의 전자 기기의 블럭도이다. 전자 기기는 예를 들면 랩톱 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터, 워크 스테이션, 개인 디지털 보조기, 서버, 블레이드 서버, 대형 컴퓨터 및 기타 적합한 컴퓨터와 같은 다양한 형태의 디지털 컴퓨터를 나타낸다. 전자 기기 또한 예를 들면 개인 디지털 처리기, 셀폰, 스마트 전화, 웨어러블 기기 및 기타 유사한 계산 장치와 같은 다양한 형태의 모바일 장치를 나타낼 수 있다. 본 명세서에 나타낸 설정 요소, 이들의 연결과 관계 및 이들의 기능은 단지 예일 뿐이며, 본 명세서에서 기술하거나 및/또는 요구하는 본 발명의 구현을 한정하려는 것이 아니다.

도 5에 나타낸 바와 같이 상기 전자 기기는 하나 또는 복수의 프로세서(501), 메모리(502) 및 각각의 설정 요소를 연결하기 위한 인터페이스를 구비하며, 당해 인터페이스는 고속 인터페이스 및 저속 인터페이스를 포함한다. 각각의 설정 요소는 서로 다른 버스를 통해 인터랙티브 연결되며, 공통 마더 보드에 설치되거나 또는 수요에 따라 기타 방식으로 설치된다. 프로세서 전자 기기 내에서 수행되는 명령에 대해 처리를 수행할 수 있으며, 메모리 내에 기억되어 외부 입력/출력 장치 (예를 들면 인터페이스에 연결된 디스플레이 기기) 상에 GUI(도면 유저 계면)의 그래픽 정보를 표시하기 위한 명령을 포함한다. 기타 실시 방식에 있어서, 필요할 경우, 복수의 프로세서 및/또는 복수의 버스와 복수의 메모리를 함께 사용할 수 있다. 마찬가지로, 복수의 전자 기기를 연결할 수 있으며, 각각의 기기는 부분적인 필요한 조작 (예를 들면, 서버 어레이, 일 그룹의 블레이드 서버, 또는 다중 프로세서 시스템)을 제공한다. 도 5에서는 하나의 프로세서(501)의 예를 들었다.

메모리(502)는 본 출원에 의해 제공되는 비 일시적 컴퓨터 판독 가능 기록 매체이다. 여기서, 상기 메모리에는 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행 가능한 명령이 기억되어 있으며, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금 본 출원에 의해 제공되는 모델링 매개 변수의 설정 방법을 수행하도록 한다. 본 출원의 비 일시적 컴퓨터 판독 가능 기록 매체는 컴퓨터 명령을 기억하며, 상기 컴퓨터 명령은 컴퓨터로 하여금 본 출원에 의해 제공되는 모델링 매개 변수의 설정방법을 수행하도록 한다.

메모리(502)는 일종의 비 일시적 컴퓨터 판독 가능 기록 매체로서, 비 일시적 소프트웨어 프로그램, 비 일시적 컴퓨터 수행 가능 프로그램 및 모듈을 기억하는데 사용될 수 있는 바, 예를 들면 본 출원 실시예의 모델링 매개 변수의 설정 방법에 대응하는 프로그램 명령/모듈을 기억하는데 사용될 수 있다. 프로세서(501)는 메모리(502) 내에 기억된 비 일시적 소프트웨어 프로그램, 명령 및 모듈을 운행함으로써, 서버의 다양한 기능 응용 및 데이터 처리를 수행하는 바, 상술한 방법 실시예의 모델링 매개 변수의 설정 방법을 구현한다.

메모리(502)는 프로그램 기억 영역 및 데이터 기억 영역을 포함할 수 있으며, 여기서, 프로그램 기억 영역은 운영 체제 및 적어도 하나의 기능에 필요한 앱을 기억할 수 있고; 데이터 기억 영역은 상기 전자 기기의 사용을 통해 생성된 데이터 등을 기억할 수 있다. 또한, 메모리(502)는 고속 랜덤 액세스 메모리를 포함할 수 있고, 비 일시적 메모리를 더 포함할 수 있는 바, 예를 들면 적어도 하나의 자기 디스크 저장 장치, 플래시 장치, 또는 기타 비 일시적 고체 저장 장치를 포함할 수 있다. 일부 실시예에 있어서, 메모리(502)는 선택적으로 프로세서(501)에 대해 원격 설치한 메모리를 포함할 수 있으며, 이러한 원격 메모리는 네트워크를 통해 상기 전자 기기에 연결될 수 있다. 상술한 네트워크의 실시예는 인터넷, 기업 인트라 넷, 근거리 통신망, 이동 통신 네트워크 및 이들의 조합을 포함하나 이에 한정되지 않는다.

상기 전자 기기는 입력 장치(503) 및 출력 장치(504)를 더 포함할 수 있다. 프로세서(501), 메모리(502), 입력 장치(503) 및 출력 장치(504)는 버스 또는 다른 방식을 통해 연결될수 있으며 도 5에서는 버스를 통해 연결하는 예를 들었다.

입력 장치(503)는 입력된 디지털 또는 문자 정보를 수신하고 또한 상기 전자 기기의 유저 설정 및 기능 제어에 관한 키 신호 입력을 생성할 수 있다. 예를 들면 터치 스크린, 키패드, 마우스, 트랙 패드, 터치 패드, 포인팅 스틱, 하나 또는 복수의 마우스 버튼, 트랙볼, 조이스틱 등 입력 장치를 포함할 수 있다. 출력 장치 (504)는 디스플레이 기기, 보조 조명 장치(예를 들면 LED) 및 촉각 피드백 장치(예를 들면 진동 모터) 등을 포함할 수 있다. 당해 디스플레이 기기는 액정 디스플레이(LCD), 발광 다이오드(LED) 디스플레이 및 등 플라즈마 디스플레이를 포함할 수 있으나 이에 한정되지 않는다. 일부 실시 방식에 있어서, 디스플레이 기기는 터치 스크린일 수 있다.

여기서 설명하는 시스템 및 기술의 다양한 실시 방식은 디지털 전자 회로 시스템, 집적 회로 시스템, 전용 ASIC(전용 집적 회로), 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어 및/또는 이들의 조합에서 구현될 수 있다. 이러한 다양한 실시 형태는 하나 또는 복수의 컴퓨터 프로그램에서 실시되고, 당해 하나 또는 복수의 컴퓨터 프로그램은 적어도 하나의 프로그램 가능 프로세서를 포함하는 프로그램 가능 시스템 상에서 수행 및/또는 해석될 수 있으며, 당해 프로그램 가능 프로세서는 전용 또는 일반 프로그램 가능 프로세서일 수 있고, 기억 시스템, 적어도 하나의 입력 장치 및 적어도 하나의 출력 장치로부터 데이터 및 명령을 수신할 수 있으며, 또한 데이터 및 명령을 당해 기억 시스템, 당해 적어도 하나의 입력 장치 및 당해 적어도 하나의 출력 장치에 전송할 수 있다.

이러한 계산 프로그램 (프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 응용 또는 코드로도 불림)은 프로그램 가능 프로세서의 기계 명령을 포함하며, 또한 고급 과정 및/또는 객체 지향 프로그래밍 언어 및/또는 어셈블리/기계 언어를 이용하여 이러한 계산 프로그램을 실시할 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 “기계 판독 가능 매체” 및 “컴퓨터 판독 가능 매체”와 같은 용어는, 기계 명령 및/또는 데이터를 프로그램 가능 프로세서의 임의의 컴퓨터 프로그램 제품, 기기 및/또는 장치 (예를 들면, 자기 디스크, 광 디스크, 메모리, 프로그램 가능 논리 장치(PLD))에 제공하기 위한 것을 의미하며, 기계 판독 가능 신호로서의 기계 명령을 수신하는 기계 판독 가능 매체를 포함한다. “기계 판독 가능 신호”와 같은 용어는 기계 명령 및/또는 데이터를 프로그램 가능 프로세서에 제공하기 위한 임의의 신호를 의미한다.

유저와의 대화를 제공하기 위하여, 컴퓨터 상에서 여기서 설명하는 시스템 및 기술을 실시할 수 있으며, 당해 컴퓨터는 유저에게 정보를 표시하기 위한 디스플레이 장치(예를 들면 CRT(음극선관) 또는 LCD(액정 디스플레이) 모니터) 및 키보드와 포인팅 장치(예를 들면, 마우스 또는 트랙볼)를 구비할 수 있으며, 유저는 당해 키보드 및 당해 포인팅 장치를 통해 입력을 컴퓨터에 제공할 수 있다. 기타 유형의 장치는 또한 유저와의 대화를 제공하는데 사용될 수 있다. 예를 들면, 유저에 제공하는 피드백은 임의의 형태의 감각 피드백(예를 들면, 시각적 피드백, 청각적 피드백, 또는 촉각 피드백)일 수 있으며, 또한 임의의 형태(음향 입력, 음성 입력 또는 촉각 입력을 포함함)를 통해 유저로부터의 입력을 수신할 수 있다.

여기서 설명하는 시스템 및 기술을 백엔드 설정 요소를 포함하는 계산 시스템(예를 들면 데이터 서버), 또는 미들웨어 설정 요소를 포함하는 계산 시스템(예를 들면 응용 서버), 또는 프런트 엔드 설정 요소를 포함하는 계산 시스템(예를 들면 그래픽 유저 인터페이스 또는 웹 브라우저를 구비하는 유저 컴퓨터인 바, 유저는 당해 그래픽 유저 인터페이스 또는 당해 웹 브라우저를 통해 여기서 설명하는 시스템 및 기술의 실시 방식과 대화함), 또는 이러한 백엔드 설정 요소, 미들웨어 설정 요소, 또는 프런트 엔드 설정 요소의 임의의 조합을 포함하는 계산 시스템에서 실시할 수 있다. 임의의 형태 또는 매체의 디지털 데이터 통신 (예를 들면, 통신 네트워크)을 통해 시스템의 설정 요소를 인터랙티브 연결할 수 있다. 통신 네트워크의 예는 근거리 통신망(LAN), 광역 통신망(WAN) 및 인터넷을 포함한다.

컴퓨터 시스템은 클라이언트 및 서버를 포함할 수 있다. 클라이언트와 서버는 일반적으로 서로 멀리 떨어져 있고, 또한 일반적으로 통신 네트워크를 통해 대화를 수행한다. 대응되는 컴퓨터 상에서 운행되고, 또한 클라이언트 - 서버 관계를 갖는 컴퓨터 프로그램을 통해 클라이언트와 서버의 관계를 발생시킬 수 있다.

상기에 나타낸 다양한 형태의 흐름을 이용하여 단계를 재정열, 증가 또는 삭제할 수 있음을 이해해야 한다. 예를 들면, 본 출원에 기재된 각각의 단계는 병열로 수행되거나 또는 차례로 수행되거나 또는 다른 순서로 수행될 수 있으며, 본 출원이 개시하는 기술 방안이 원하는 결과를 구현할 수 있는 한, 본 명세서는 이에 대해 한정하지 않는다.

상술한 구체적인 실시 방식은 본 발명의 보호 범위를 한정하지 않는다. 당업자는 설계 요건 및 기타 요인에 따라 다양한 수정, 조합, 서브 조합 및 대체를 수행할 수 있음을 이해해야 한다. 본 출원의 정신 및 원칙 내에서 이루어진 임의의 수정 동등한 대체 및 개선 등은 모두 본 발명의 보호 범위 내에 포함되어야 한다.

Claims (21)

1. 모델링 매개 변수(modeling parameter)의 설정 방법에 있어서,
   유저로부터의 모델링 청구를 수신하는 단계;
   상기 모델링 청구에 대응하는 선택적 임무 유형 및 각각의 선택적 임무 유형에 대응하는 네트워크 설정 파일을 얻고, 상기 네트워크 설정 파일에 따라 네트워크 설정 페이지를 생성하여 상기 유저에게 반환하며, 상기 유저가 상기 네트워크 설정 페이지에서 입력한 네트워크 매개 변수 설정 항목(network parameter configuration item)의 값을 얻는 단계;
   미리 설정된 매개 변수 관련 파일에 따라 상기 네트워크 매개 변수 설정 항목의 값과 관련되는 데이터 설정 파일을 결정하고, 상기 데이터 설정 파일에 따라 데이터 매개 변수 설정 페이지를 생성하여 상기 유저에게 반환하며, 상기 유저가 상기 데이터 매개 변수 설정 페이지에서 입력한 데이터 매개 변수 설정 항목(data parameter configuration item)의 값을 얻는 단계;
   상기 매개 변수 관련 파일에 따라, 상기 네트워크 매개 변수 설정 항목의 값과 관련되는 계산력 설정 파일을 결정하고, 상기 계산력 설정 파일 및 컴퓨팅 자원의 현재 상황에 따라 계산력 매개 변수 설정 페이지를 생성하여 상기 유저에게 반환하며, 상기 유저가 상기 계산력 매개 변수 설정 페이지에서 입력한 계산력 매개 변수 설정 항목(computing power parameter configuration item)의 값을 얻는 단계; 및
   획득한 상기 네트워크 매개 변수 설정 항목의 값, 데이터 매개 변수 설정 항목의 값 및 계산력 매개 변수 설정 항목의 값에 따라 모델링 처리를 수행하는 단계;
   를 포함하는 ,
   모델링 매개 변수의 설정 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 네트워크 설정 페이지는:
   임무 유형 설정 항목, 네트워크 유형 설정 항목, 모델 정보 설정 항목, 읽기 매개 변수 설정 항목 및 초 매개 변수 설정 항목을 포함하는,
   모델링 매개 변수의 설정 방법.
3. 제1항에 있어서,
   상기 데이터 매개 변수 설정 페이지는:
   클러스터 정보 설정 항목, 입력 데이터 경로 설정 항목 및 출력 데이터 경로 설정 항목을 포함하는,
   모델링 매개 변수의 설정 방법.
4. 제1항에 있어서,
   상기 계산력 매개 변수 설정 페이지는:
   컴퓨팅 자원 설정 항목, 대열 우선 순위 설정 항목 및 트레이너 수 설정 항목
   을 포함하는,
   모델링 매개 변수의 설정 방법.
5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 유저에게 반환하는 설정 페이지에서 일부 설정 항목의 옵션 값을 제공하여 상기 유저로 하여금 선택하여 입력하도록 하고, 및/또는,
   일부 설정 항목의 텍스트 입력 박스를 제공하여 유저로 하여금 텍스트 형식으로 상기 설정 항목의 값을 입력하도록 하는,
   모델링 매개 변수의 설정 방법.
6. 제5항에 있어서,
   상기 유저에게 반환한 각각의 설정 페이지에서 상기 매개 변수 관련 파일 및 상기 유저가 이미 입력한 일부 또는 전체 설정 항목의 값에 따라, 상기 유저가 입력하지 않은 일부 또는 전체 설정 항목의 입력 가능 상태 및 옵션 값을 업데이트하는 단계;
   를 더 포함하는,
   모델링 매개 변수의 설정 방법.
7. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 유저가 이미 입력한 각각의 매개 변수 설정 항목의 값에 따라 코드를 생성하는 단계;
   상기 유저에게 반환한 설정 페이지에서 상기 코드를 표시하여 유저로 하여금 상기 코드를 편집하도록 하는 단계; 및
   유저가 상기 코드를 편집하는 조작을 획득하였을 경우, 상기 유저의 편집 내용에 따라 얻은 대응되는 매개 변수 설정 항목의 값을 업데이트하는 단계;
   를 더 포함하는,
   모델링 매개 변수의 설정 방법.
8. 제5항에 있어서,
   유저가 미리 설정된 텍스트 입력 박스에서 입력한 스페이스 조작을 얻는 단계; 및
   상기 텍스트 입력 박스에 대응하게 상기 유저가 상기 텍스트 입력 박스에서 이미 입력한 스페이스 수의 제시 정보를 표시하는 단계;
   를 더 포함하는,
   모델링 매개 변수의 설정 방법.
9. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 모델링 처리 후, 이미 훈련하여 얻은 모델의 지표 곡선을 얻고, 페이지를 통해 상기 지표 곡선을 상기 유저에게 반환하는 단계;
   를 더 포함하는,
   모델링 매개 변수의 설정 방법.
10. 모델링 매개 변수의 설정 장치에 있어서,
    유저로부터의 모델링 청구를 수신하는 설정 인터랙티브 유닛;
    상기 모델링 청구에 대응하는 선택적 임무 유형 및 각각의 선택적 임무 유형에 대응하는 네트워크 설정 파일을 얻고, 상기 네트워크 설정 파일에 따라 네트워크 설정 페이지를 생성하는 네트워크 설정 유닛 - 상기 설정 인터랙티브 유닛은 또한 상기 네트워크 설정 페이지를 상기 유저에게 반환하고, 상기 유저가 상기 네트워크 설정 페이지에서 입력한 네트워크 매개 변수 설정 항목의 값을 얻는데 사용됨 -;
    미리 설정된 매개 변수 관련 파일에 따라 상기 네트워크 매개 변수 설정 항목의 값과 관련되는 데이터 설정 파일을 결정하고, 상기 데이터 설정 파일에 따라 데이터 매개 변수 설정 페이지를 생성하는 데이터 설정 유닛- 상기 설정 인터랙티브 유닛은 또한 상기 데이터 매개 변수 설정 페이지를 상기 유저에게 반환하고, 상기 유저가 상기 데이터 매개 변수 설정 페이지에서 입력한 데이터 매개 변수 설정 항목의 값을 얻는데 사용됨 - ;
    상기 매개 변수 관련 파일에 따라 상기 네트워크 매개 변수 설정 항목의 값과 관련되는 계산력 설정 파일을 결정하고 상기 계산력 설정 파일 및 컴퓨팅 자원의 현재 상황에 따라 계산력 매개 변수 설정 페이지를 생성하는 계산력 설정 유닛 - 상기 설정 인터랙티브 유닛은 또한 상기 계산력 매개 변수 설정 페이지를 상기 유저에게 반환하고, 상기 유저가 상기 계산력 매개 변수 설정 페이지에서 입력한 계산력 매개 변수 설정 항목의 값을 얻는데 사용됨 - ; 및
    획득된 상기 네트워크 매개 변수 설정 항목의 값, 데이터 매개 변수 설정 항목의 값 및 계산력 매개 변수 설정 항목의 값을 기록하고, 상기 네트워크 매개 변수 설정 항목의 값, 데이터 매개 변수 설정 항목의 값 및 계산력 매개 변수 설정 항목의 값에 따라 모델링 처리를 수행하는데 사용되는 모델링 처리 유닛 ;
    을 포함하는,
    모델링 매개 변수의 설정 장치.
11. 제10항에 있어서,
    상기 네트워크 설정 페이지는:
    임무 유형 설정 항목, 네트워크 유형 설정 항목, 모델 정보 설정 항목, 읽기 매개 변수 설정 항목 및 초 매개 변수 설정 항목
    을 포함하는,
    모델링 매개 변수의 설정 장치.
12. 제10항에 있어서,
    상기 데이터 매개 변수 설정 페이지는:
    클러스터 정보 설정 항목, 입력 데이터 경로 설정 항목 및 출력 데이터 경로 설정 항목
    을 포함하는,
    모델링 매개 변수의 설정 장치.
13. 제10항에 있어서,
    상기 계산력 매개 변수 설정 페이지는:
    컴퓨팅 자원 설정 항목, 대열 우선 순위 설정 항목 및 트레이너 수 설정 항목
    을 포함하는,
    모델링 매개 변수의 설정 장치.
14. 제10항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 네트워크 설정 유닛,
    상기 데이터 설정 유닛 및 상기 계산력 설정 유닛은 또한 상기 유저에 반환한 설정 페이지에서 일부 설정 항목의 옵션 값을 제공하여 상기 유저로 하여금 선택하여 입력하도록 하고, 및/또는,
    일부 설정 항목의 텍스트 입력 박스를 제공하여 유저로 하여금 텍스트의 형식으로 상기 설정 항목의 값을 입력하도록 하는데 사용되는,
    모델링 매개 변수의 설정 장치.
15. 제14항에 있어서,
    상기 네트워크 설정 유닛, 상기 데이터 설정 유닛 및 상기 계산력 설정 유닛은 또한 상기 유저에게 반환한 각각의 설정 페이지에서 상기 매개 변수 관련 파일 및 상기 유저가 이미 입력한 일부 또는 전체 설정 항목의 값에 따라 상기 유저가 입력하지 않은 일부 또는 전체 설정 항목의 입력 가능 상태 및 옵션 값을 업데이트하는,
    모델링 매개 변수의 설정 장치.
16. 제10항 내지 제13항 중 어느 한 항의 장치에 있어서,
    코드 생성 유닛은 상기 유저가 이미 입력한 각각의 매개 변수 설정 항목의 값에 따라 코드를 생성하며; 상기 설정 인터랙티브 유닛이 상기 유저에게 반환한 설정 페이지에서 상기 코드를 표시하여 유저가 상기 코드를 편집하도록 하며;
    상기 모델링 처리 유닛은 또한 상기 설정 인터랙티브 유닛이 유저가 상기 코드를 편집하는 조작을 얻으면 상기 유저의 편집 내용에 따라 얻은 대응되는 매개 변수 설정 항목의 값을 업데이트하는 것을 더 포함하는,
    모델링 매개 변수의 설정 장치.
17. 제14항에 있어서,
    상기 설정 인터랙티브 유닛은 유저가 미리 설정된 텍스트 입력 박스에서 입력한 스페이스 조작을 얻는데 사용되며; 상기 텍스트 입력 박스에 대응하게 상기 유저가 상기 텍스트 입력 박스에서 이미 입력한 스페이스 수의 제시 정보를 표시하는,
    모델링 매개 변수의 설정 장치.
18. 제10항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 모델링 처리 후 이미 훈련하여 얻은 모델의 지표 곡선을 얻는 지표 획득 유닛
    을 더 포함하며;
    상기 설정 인터랙티브 유닛은 또한 페이지를 통해 상기 지표 곡선을 상기 유저에게 반환하는,
    모델링 매개 변수의 설정 장치.
19. 적어도 하나의 프로세서; 및
    상기 적어도 하나의 프로세서와 통신 연결된 메모리를 구비하며,
    상기 메모리에는 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행 가능한 명령이 기억되어 있으며, 상기 명령이 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되어, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 수행하도록 하는,
    전자 기기.
20. 컴퓨터 명령이 기억되어 있는 비 일시적 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 있어서,
    상기 컴퓨터 명령은 상기 컴퓨터로 하여금 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 수행하도록 하는,
    기록 매체.
21. 비 일시적 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 기억되어 있는 프로그램에 있어서,
    상기 프로그램은 상기 컴퓨터로 하여금 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 수행하도록 하는,
    비 일시적 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 기억되어 있는 프로그램.
    

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