一种机器学习管道模型分层化管理和分发方法

目前,机器学习管道模型的分发方法主要是基于文件系统或对象存储系统实现的以单一模型文件为基本存储对象的模型仓库。为了克服现有方法中存在的管道模型管理、分发在灵活性和性能方面的缺陷,该文提出一种管道模型分层化管理和分发方法,使用镜像来封装管道模型,利用镜像仓库进行低延迟的管道模型管理和分发基础设施。经过实践证明,该方法能解决现有方法在管道模型管理和分发方面灵活性不高和性能较低的问题,并且极大地节省模型存储的空间。该方法值得在其他机器学习管道模型的分发系统中推广和部署。