本申請涉及模型比測，具體而言，涉及一種基于異構模型比測的方法及相關設備。

背景技術：

1、隨著人工智能技術的發展，多種不同的模型被開發出來以解決各種問題。然而，由于這些模型可能在結構、算法和數據格式上存在差異，如何公平、有效地比較這些模型的性能成為一個挑戰。現有的比測方法往往依賴于特定的硬件和軟件環境，缺乏通用性和可比性。

技術實現思路

1、本申請的實施例提供了一種基于異構模型比測的方法及相關設備，以實現不同模型在統一環境下的性能比較。

2、本申請的其他特性和優點將通過下面的詳細描述變得顯然，或部分地通過本申請的實踐而習得。

3、根據本申請實施例的第一方面，提供了一種基于異構模型比測的方法，包括：

4、創建模型運行環境以及模型訓練樣本；

5、獲取需要進行比測的多個異構模型；

6、基于所述模型訓練樣本在所述模型運行環境下分別對多個異構模型一一進行訓練；

7、獲取實時數據；

8、基于所述實時數據對完成訓練的異構模型進行模型比測。

9、在本申請的一些實施例中，基于前述方案，所述創建模型運行環境以及模型訓練樣本，包括：

10、根據報名參見比測的廠商需求創建所述模型運行環境以及所述模型訓練樣本。

11、在本申請的一些實施例中，基于前述方案，所述基于所述實時數據對完成訓練的模型進行模型比測，包括：

12、將所述實時數據輸入至完成訓練的異構模型中進行運算；

13、獲取多個異構模型的輸出結果；

14、設置比測參數；

15、將多個異構模型的輸出結果分別與所述比測參數進行比對，得到比測結果。

16、在本申請的一些實施例中，基于前述方案，還包括：

17、將所述比測結果上報給廠商并進行展示。

18、根據本申請實施例的第二方面，提供了一種基于異構模型比測的裝置，包括：

19、創建單元，用于創建模型運行環境以及模型訓練樣本；

20、第一獲取單元，用于獲取需要進行比測的多個異構模型；

21、訓練單元，用于基于所述模型訓練樣本在所述模型運行環境下分別對多個異構模型一一進行訓練；

22、第二獲取單元，用于獲取實時數據；

23、比測單元，用于基于所述實時數據對完成訓練的異構模型進行模型比測。

24、根據本申請實施例的第三方面，提供了一種計算機可讀存儲介質，所述存儲介質中存儲有計算機指令，所述計算機指令在計算機上運行時，使得所述計算機執行如第一方面所述的方法。

25、根據本申請實施例的第四方面，提供了一種電子設備，包括：存儲器和處理器；

26、所述存儲器，用于存儲計算機指令；

27、所述處理器，用于調用所述存儲器中存儲的計算機指令，使得所述電子設備執行如第一方面所述的方法。

28、本申請的技術方案，通過統一的模型運行環境及模型訓練樣本來對多個異構模型進行訓練，并利用統一的實時數據進行模型比測，提高了模型比測的準確性和通用性。

29、應當理解的是，以上的一般描述和后文的細節描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本申請。

技術特征：

1.一種基于異構模型比測的方法，其特征在于，包括：

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述創建模型運行環境以及模型訓練樣本，包括：

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述實時數據對完成訓練的模型進行模型比測，包括：

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：

5.一種基于異構模型比測的裝置，其特征在于，包括：

6.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述存儲介質中存儲有計算機指令，所述計算機指令在計算機上運行時，使得所述計算機執行如權利要求1-4中任一項所述的方法。

7.一種電子設備，其特征在于，包括：存儲器和處理器；

技術總結
本申請的實施例提供了一種基于異構模型比測的方法及相關設備，涉及模型比測技術領域，所述方法包括：創建模型運行環境以及模型訓練樣本；獲取需要進行比測的多個異構模型；基于所述模型訓練樣本在所述模型運行環境下分別對多個異構模型一一進行訓練；獲取實時數據；基于所述實時數據對完成訓練的異構模型進行模型比測。本申請的技術方案，通過統一的模型運行環境及模型訓練樣本來對多個異構模型進行訓練，并利用統一的實時數據進行模型比測，提高了模型比測的準確性和通用性。

技術研發人員：張晉偉,吳懷谷,張楠欣
受保護的技術使用者：天府絳溪實驗室
技術研發日：
技術公布日：2025/4/28