人工智能服务的处理方法及装置与流程

本技术涉及通信，尤其是指一种人工智能服务的处理方法及装置。

背景技术：

1、在6g网络向智能内生的方向演进的过程中，无线接入网(radio access network，ran)不仅仅提供传统的通信功能，还需引入智能、数据以及计算等相关功能，以便通过人工智能/机器学习的技术，提高无线通信系统的整体性能。由于无线通信场景固有的复杂多变的特征，业务的多样性，现有的无线接入网架构难以实现无线通信场景(会场、市区、郊区等)、无线接入网用例(流量管理、负载均衡、节能等)、业务的多目标的协同优化，进而难以满足6g的性能指标。

技术实现思路

1、本技术的目的在于提供一种人工智能服务的处理方法及装置，以解决现有的无线接入网架构难以满足6g的性能指标的问题。

2、为了达到上述目的，本技术提供一种人工智能服务的处理方法，由第一网络节点执行，所述方法包括：

3、获取人工智能ai服务请求信息，所述ai服务请求信息包括目标ai实例的标识或名称，所述目标ai实例用于实现所述ai服务，且所述目标ai实例在不同的应用场景中对应不同的模型信息；每个应用场景对应的模型信息包括至少一个模型；

4、根据所述ai服务请求信息，触发在目标网络节点应用目标模型的流程，所述目标模型为所述目标ai实例在目标应用场景中对应的模型，所述目标应用场景为与所述ai服务在所述目标网络节点中的应用场景；

5、根据所述目标网络节点中的目标模型的运行结果，获取所述ai服务的服务结果。

6、可选地，所述目标网络节点包括所述第一网络节点。

7、可选地，所述方法还包括：

8、在所述第一网络节点部署所述目标ai实例。

9、可选地，所述第一网络节点包括第一功能网络层和第二功能网络层；

10、在所述第一网络节点部署所述目标ai实例，包括：

11、所述第一功能网络层向第二功能网络层发送目标ai实例部署请求，所述目标ai实例部署请求包括所述目标ai实例的链接信息，所述链接信息用于指示所述目标ai实例的存储位置信息；

12、所述第二功能网络层根据所述链接信息，获取所述目标ai实例并运行；

13、所述第二功能网络层向所述第一功能网络层返回目标ai实例部署应答消息。

14、可选地，所述第一功能网络层向第二功能网络层发送目标ai实例部署请求之前，所述方法还包括：

15、所述第一功能网络层根据所述目标ai实例的配置文件，获取所述目标ai实例包含的模型；

16、所述第一功能网络层根据所述模型，构建所述目标ai实例。

17、可选地，本技术实施例的方法，还包括：

18、所述第二功能网络层向所述第一功能网络层发送所述目标ai实例的性能管理反馈数据；

19、所述第一功能网络层根据所述性能管理反馈数据对所述目标ai实例进行更新。

20、可选地，所述第一网络节点包括接入网中的网络节点、核心网中的网络节点或终端；

21、或者，所述目标网络节点包括接入网中的网络节点、核心网中的网络节点或终端。

22、可选地，所述ai服务包括以下至少一项：

23、流量管理服务；

24、负载均衡服务；

25、节能服务。

26、本技术实施例还提供了一种人工智能服务的处理装置，包括存储器，收发机，处理器；

27、存储器，用于存储计算机程序；收发机，用于在所述处理器的控制下收发数据；处理器，用于读取所述存储器中的计算机程序并执行以下操作：

28、获取人工智能ai服务请求信息，所述ai服务请求信息包括目标ai实例的标识或名称，所述目标ai实例用于实现所述ai服务，且所述目标ai实例在不同的应用场景中对应不同的模型信息；每个应用场景对应的模型信息包括至少一个模型；

29、根据所述ai服务请求信息，触发在目标网络节点应用目标模型的流程，所述目标模型为所述目标ai实例在目标应用场景中对应的模型，所述目标应用场景为与所述ai服务在所述目标网络节点中的应用场景；

30、根据所述目标网络节点中的目标模型的运行结果，获取所述ai服务的服务结果。

31、可选地，所述目标网络节点包括所述第一网络节点。

32、可选地，所述处理器还执行以下操作：

33、在所述第一网络节点部署所述目标ai实例。

34、可选地，所述第一网络节点包括第一功能网络层和第二功能网络层；

35、所述处理器还执行以下操作：

36、通过所述第一功能网络层向第二功能网络层发送目标ai实例部署请求，所述目标ai实例部署请求包括所述目标ai实例的链接信息，所述链接信息用于指示所述目标ai实例的存储位置信息；

37、根据所述链接信息，获取所述目标ai实例并运行；

38、通过所述第二功能网络层向所述第一功能网络层返回目标ai实例部署应答消息。

39、可选地，所述处理器还执行以下操作：

40、根据所述目标ai实例的配置文件，获取所述目标ai实例包含的模型；

41、根据所述模型，构建所述目标ai实例。

42、可选地，所述处理器还执行以下操作：

43、通过所述第二功能网络层向所述第一功能网络层发送所述目标ai实例的性能管理反馈数据；

44、根据所述性能管理反馈数据对所述目标ai实例进行更新。

45、可选地，所述第一网络节点包括接入网中的网络节点、核心网中的网络节点或终端；

46、或者，所述目标网络节点包括接入网中的网络节点、核心网中的网络节点或终端。

47、可选地，所述ai服务包括以下至少一项：

48、流量管理服务；

49、负载均衡服务；

50、节能服务。

51、本技术实施例还提供了一种人工智能服务的处理装置，包括：

52、第一获取单元，用于获取人工智能ai服务请求信息，所述ai服务请求信息包括目标ai实例的标识或名称，所述目标ai实例用于实现所述ai服务，且所述目标ai实例在不同的应用场景中对应不同的模型信息；每个应用场景对应的模型信息包括至少一个模型；

53、处理单元，用于根据所述ai服务请求信息，触发在目标网络节点应用目标模型的流程，所述目标模型为所述目标ai实例在目标应用场景中对应的模型，所述目标应用场景为与所述ai服务在所述目标网络节点中的应用场景；

54、第二获取单元，用于根据所述目标网络节点中的目标模型的运行结果，获取所述ai服务的服务结果。

55、本技术实施例还提供了一种处理器可读存储介质，所述处理器可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于使所述处理器执行如上所述的人工智能服务的处理方法的步骤。

56、本技术的上述技术方案至少具有如下有益效果：

57、本技术实施例中，获取ai服务请求信息，ai服务请求信息包括目标ai实例的标识或名称，目标ai实例用于实现ai服务，且目标ai实例在不同的应用场景中对应不同的模型信息；根据ai服务请求信息，触发在目标网络节点应用目标模型的流程，目标模型为所述目标ai实例在目标应用场景中对应的模型，目标应用场景为与ai服务的应用场景；根据目标网络节点中的目标模型的运行结果，获取ai服务的服务结果。本方案中针对不同的应用场景在目标网络节点应用所述目标ai实例中不同目标模型，使得上述目标ai实例能够适用于无线通信场景(如包含业务特征、流量特征、负载特征等)中各种的应用场景，从而可以实现上述无线通信场景中各种场景特征的协同优化，进而能够满足6g的性能指标。