摘要
本发明涉及一种基于分布式的模型推理方法、装置、设备及存储介质,该方法应用于分布式网络系统的中心设备,分布式网络系统中包括一个中心设备和多个边缘设备;包括:根据待分配模型的结构信息,对待分配模型进行划分处理,得到多个子模型,并将每一子模型分配给至少一个边缘设备;其中,结构信息表征模型层之间的层级结构,多个子模型组成待分配模型;若响应到模型推理请求,则获取各边缘设备的资源信息;其中,资源信息表征边缘设备的运行状态;根据各边缘设备的资源信息,从子模型所分配的至少一个边缘设备中确定目标设备;根据各子模型之间的执行顺序,控制目标设备执行对应的子模型。提高了模型的运行效率,实现对资源的充分利用。
技术关键词
分布式网络系统
拓扑图
节点
计算机执行指令
深度强化学习算法
推理方法
资源
关系
层级
推理装置
内存
可读存储介质
计算机程序产品
处理器通信
存储器
电子设备
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深度强化学习算法