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应用中使用内联实时机器学习模型的推断专利

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申请/专利权人:微软技术许可有限责任公司

申请日:2023-04-25

公开(公告)日:2025-01-17

公开(公告)号:CN119325595A

专利技术分类:...程序的加载或启动(引导程序入G06F 9/4401;程序装载或启动的安全装置入G06F 21/57)[2018.01]

专利摘要:描述了用于使用在应用内执行的代码段利用机器学习ML模型基于应用数据推断结果的示例。可以在执行期间将代码段动态加载到应用中。控制器基于该代码段的扩展伯克利包过滤器eBPF字节码,验证该代码段满足用于在该应用内执行的安全要求。执行应用的计算设备将经验证的代码段加载到应用的库中。应用执行经验证的代码段以将应用数据应用于机器学习模型以推断结果。ML机器学习模型可以由代码段的eBPF代码实现,或者代码段可以包括对机器学习模型的调用以及针对机器学习模型的序列化表示的映射,机器学习模型的类型由应用的控制器支持。计算设备可以基于序列化表示来重建ML模型。

专利权项:1.一种在应用内执行机器学习模型的方法,包括:基于代码段的扩展伯克利包过滤器eBPF字节码,验证所述代码段满足用于在所述应用内执行的安全要求;将经验证的所述代码段加载到所述应用的挂钩点中;以及执行经验证的所述代码段以将应用数据应用于所述机器学习模型以推断结果。

百度查询: 微软技术许可有限责任公司 应用中使用内联实时机器学习模型的推断

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