摘要
本申请实施例提供了一种模型调度方法、装置、介质以及设备,涉及人工智能技术领域。该方法包括:获取调度影响因素,其中,上述影响因素包括以下至少一项:关于待处理任务的第一影响因素,关于候选模型的第二影响因素,以及,关于当前计算资源的第三影响因素;将上述调度影响因素输入人工智能模型,以通过上述人工智能模型对上述调度影响因素进行处理以确定第一预测结果;根据上述第一预测结果从上述候选模型中确定出目标模型;以及,将上述待处理任务调度至上述目标模型,以通过上述目标模型执行上述待处理任务。本申请实施例能够提升模型调度的灵活度。
技术关键词
人工智能模型
模型调度方法
嵌入特征
任务调度
损失函数优化
网络特征
样本
神经网络处理单元
存储计算机程序
人工智能网络
图像处理单元
存储模块
人工智能技术
调度装置
资源
可读存储介质
决策
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资源需求数据
平台
节点
状态同步方法
资源消耗总量
矫正
高层语义特征
多粒度特征
特征提取网络
多任务
开关量采集系统
多路模拟量
多通道模数转换器
模拟开关芯片
低功耗策略