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申请/专利权人：中国平安人寿保险股份有限公司

摘要：本申请涉及模型监控技术领域，尤其涉及一种深度学习模型的部署方法、装置、计算机设备和存储介质，包括：接收用户上传的配置文件，其中，所述配置文件与深度学习模型的数据处理模块、训练评估模块和自动更新模块相关联；读取所述配置文件中的模块配置信息，根据所述模块配置信息将数据平台中的用户数据通过所述数据处理模块进行处理，并将处理后的用户数据通过所述训练评估模块进行训练得到训练结果，对所述训练结果进行评估得到模型评估信息；本方案通过配置文件的模块配置信息对各个模块进行流程控制，使得整个部署流程更加灵活、简便，提高了工作效率。

主权项：1.一种深度学习模型的部署方法，其特征在于，包括如下步骤：接收用户上传的配置文件，其中，所述配置文件与深度学习模型的数据处理模块、训练评估模块和自动更新模块相关联，所述配置文件中的模块配置信息包括用于对应控制数据处理模块、训练评估模块和自动更新模块的部署流程的配置内容；读取所述配置文件中的模块配置信息，根据所述模块配置信息将数据平台中的用户数据通过所述数据处理模块进行处理，并将处理后的用户数据通过所述训练评估模块进行训练得到训练结果，对所述训练结果进行评估得到模型评估信息；若所述模型评估信息中有模型更新文件，则根据所述模型更新文件将所述深度学习模型通过所述自动更新模块进行更新配置；其中，根据所述模块配置信息将数据平台中的用户数据通过所述数据处理模块进行处理，并将处理后的用户数据通过所述训练评估模块进行训练得到训练结果，对所述训练结果进行评估得到模型评估信息，包括：根据所述模块配置信息获取数据平台中的用户数据，以及所述用户数据对应的特征宽表；通过所述数据处理模块对所述用户数据进行预处理得到特征数据，以及对所述特征宽表进行处理得到数据标记文件；根据所述模块配置信息将所述特征数据以及所述数据标记文件上传至所述配置文件的指定路径；当在所述指定路径中检测到所述数据标记文件后，通过所述训练评估模块从所述指定路径中拉取所述特征数据；根据所述训练评估模块中的测试数据对从指定路径中获取的第一模型训练文件中的模型指标进行评估，得到第一评估文件；利用所述第一模型训练文件对所述特征数据进行训练，得到第二模型训练文件；根据所述训练评估模块中的测试数据对所述第二模型训练文件中的模型指标进行评估，得到第二评估文件；将所述第一评估文件的模型指标与所述第二评估文件的模型指标之间进行比对，当所述第二评估文件的模型指标大于所述第一评估文件的模型指标时，将所述第二评估文件对应的第二模型训练文件作为模型更新文件，并生成模型评估信息。

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权利要求：

百度查询： 中国平安人寿保险股份有限公司 深度学习模型的部署方法、装置和系统