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龙图腾网获悉山东浪潮科学研究院有限公司申请的专利基于k8s的机器学习模型部署方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119847550B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510019531.3，技术领域涉及：G06F8/61；该发明授权基于k8s的机器学习模型部署方法、装置、设备及介质是由王亚斌;魏子重设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于k8s的机器学习模型部署方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于k8s的机器学习模型部署方法、装置、设备及介质，属于云计算及机器学习技术领域，本发明要解决的技术问题为如何能够适配不同的模型格式与框架，自动选择运行时环境并加载模型，采用的技术方案为：S1、制作针对不同训练框架的模型服务运行时镜像；S2、模型服务运行时镜像固定从mntmodels目录加载模型文件；S3、构建模型服务运行时镜像，并将镜像推送到dokerhub或私有harbor镜像存储平台，生成对应的镜像地址以供使用；S4、安装并配置golang环境以及make命令工具，以便对源代码进行编译和构建；S5、根据系统要求，下载并解压kubebuilder；S6、使用kubebuilder构建k8sCRD，名称为serverruntime；S7、将serverruntime打包并部署到集群；S8、绑定不同训练框架与模型服务运行时镜像的对应关系。

本发明授权基于k8s的机器学习模型部署方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于k8s的机器学习模型部署方法，其特征在于，该方法具体如下： S1、制作针对不同训练框架的模型服务运行时镜像；其中，训练框架包括Paddle、Pytorch、Tensorflow、Scikit-learn、XGBoost及LightGBM； S2、模型服务运行时镜像固定从mntmodels目录加载模型文件； S3、构建模型服务运行时镜像，并将镜像推送到dokerhub或私有harbor镜像存储平台，生成对应的镜像地址以供使用； S4、安装并配置golang环境以及make命令工具，以便对源代码进行编译和构建；其中，在linux系统使用包管理器安装golang和make，aptinstallgolang，aptinstallmake； S5、根据系统要求，下载并解压kubebuilder； S6、使用kubebuilder构建k8sCRD，名称为serverruntime；其中，serverruntime用于绑定模型格式与模型服务运行时镜像； S7、将serverruntime打包并部署到集群； S8、绑定不同训练框架与模型服务运行时镜像的对应关系； S9、使用kubebuilder构建k8sCRD，名称为modelserver；其中，modelserver用于提供模型部署时的必要信息； S10、将modelserver打包并部署至集群； S11、创建modelserver资源，只需指定模型的format以及模型存储的地址modelAddr，即可完成模型部署； 其中，步骤S9中的modelserver包括format字段、replicas字段、modelAddr字段以及标准的podSpec字段； 其中，format字段用于标识模型格式，允许的值为Paddle、Pytorch、Tensorflow、Scikit-learn、XGBoost以及LightGBM，与serverruntime的format值相对应，根据format字段值找到serverruntime中对应的模型服务运行时镜像地址，该镜像用作POD镜像； replicas字段用于标识Deployment创建出的POD个数，即模型部署的实例个数，默认值为1； modelAddr字段用于标识模型存储地址，支持网络路径； 标准的podSpec字段用于描述POD的基本信息，podSpec不包含image字段，因为image字段由format字段决定； 步骤S11中创建modelserver资源时处理如下： 根据标准的podPsec字段创建k8sDeployment资源，若标准的podSPec字段为空，则自行构建podSpec，下属image字段应为匹配的模型服务运行时镜像地址； Deployment的副本数量为replicas字段值； 创建initcontainer用于下载modelAddr字段中标识模型存储地址的镜像，并使用hostpath数据卷将下载好的模型挂载到容器的mntmodels目录； 创建k8sSercice资源，完成Service对POD的网络代理。

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