本發(fā)明涉及人工智能，特別是涉及一種面向serverless計(jì)算環(huán)境的高效ai模型管理和安全加載系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，ai模型在各行各業(yè)中得到廣泛應(yīng)用，如智能客服、個(gè)性化推薦、自動(dòng)駕駛等。為支撐這些應(yīng)用，ai模型的部署和服務(wù)也呈現(xiàn)出serverless化的趨勢(shì)，即利用serverless計(jì)算平臺(tái)實(shí)現(xiàn)ai模型的彈性部署和按需調(diào)用。serverless架構(gòu)憑借其高度彈性、免運(yùn)維、按量付費(fèi)等優(yōu)勢(shì)，在ai領(lǐng)域中具有重要應(yīng)用前景。

2、目前，主要采用兩種方式實(shí)現(xiàn)serverless環(huán)境下的ai模型部署。第一種是將ai模型與應(yīng)用代碼一同打包，部署為serverless函數(shù)，但這種方案會(huì)導(dǎo)致函數(shù)包體積膨脹，冷啟動(dòng)時(shí)間大幅延長(zhǎng)。第二種是將ai模型存儲(chǔ)在中心化的對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)上，函數(shù)實(shí)例在調(diào)用時(shí)從存儲(chǔ)服務(wù)拉取模型，但在高并發(fā)場(chǎng)景下，中心化存儲(chǔ)易成為性能瓶頸，且模型的安全性難以保證。

3、然而，這兩種方案都存在顯著不足。打包部署的方式雖然簡(jiǎn)單直接，但ai模型文件往往體積龐大，與代碼一同打包會(huì)顯著增加函數(shù)包大小，導(dǎo)致冷啟動(dòng)延遲飆升。而中心化存儲(chǔ)的方式雖然將模型存儲(chǔ)與函數(shù)計(jì)算解耦，但在高并發(fā)請(qǐng)求下，中心化存儲(chǔ)服務(wù)很容易成為性能瓶頸，影響模型加載速度。此外，現(xiàn)有方案在模型安全性、版本管理、一致性維護(hù)等方面均有不足。

4、為解決上述問題，有研究提出利用分布式緩存或內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)ai模型，通過數(shù)據(jù)分片和副本管理等手段提升模型存取性能。還有研究嘗試使用p2p網(wǎng)絡(luò)分發(fā)ai模型，利用節(jié)點(diǎn)間的并行傳輸加速模型加載。雖然這些方法在一定程度上改善了ai模型的加載效率，但仍存在模型同步開銷大、節(jié)點(diǎn)負(fù)載不均衡、安全機(jī)制不完善等局限性。

5、因此，亟需一種高效、安全、可靠的serverless?ai模型管理和加載方案，以應(yīng)對(duì)日益增長(zhǎng)的ai應(yīng)用需求和性能挑戰(zhàn)。這樣的方案應(yīng)能充分利用serverless環(huán)境的彈性計(jì)算能力，實(shí)現(xiàn)ai模型的細(xì)粒度管理和并行加載，并提供靈活的版本控制和安全防護(hù)機(jī)制。開發(fā)滿足上述需求的serverless?ai模型管理和加載系統(tǒng)已成為本領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是解決現(xiàn)有serverless環(huán)境下ai模型加載存在的低效、不安全等問題。

2、當(dāng)前主流的模型加載方案通常采用中心化存儲(chǔ)或打包部署，在高并發(fā)場(chǎng)景下，容易導(dǎo)致冷啟動(dòng)延遲過高、存儲(chǔ)性能瓶頸以及模型數(shù)據(jù)泄露等問題，嚴(yán)重影響了ai應(yīng)用的服務(wù)質(zhì)量和安全性。

3、此外，本發(fā)明還旨在提供一種細(xì)粒度、版本化的ai模型管理機(jī)制，支持模型的增量更新和快速回滾，提高模型管理的靈活性和可靠性。

4、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種基于serverless架構(gòu)的ai模型管理和安全加載系統(tǒng)，其特征在于：該系統(tǒng)引入ai模型管理模塊，對(duì)上傳的ai模型進(jìn)行語(yǔ)義切割，生成多個(gè)獨(dú)立加密的模型塊；利用serverless集群構(gòu)建p2p網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)模型塊的分布式存儲(chǔ)；函數(shù)實(shí)例通過p2p網(wǎng)絡(luò)并行加載模型塊，并在本地構(gòu)建多級(jí)緩存，實(shí)現(xiàn)模型的高效和安全訪問。

5、在一些實(shí)施例中，系統(tǒng)還引入?yún)^(qū)塊鏈技術(shù)，將模型版本信息上鏈存儲(chǔ)，實(shí)現(xiàn)模型管理的去中心化和高可信。

6、具體地，ai模型管理模塊采用啟發(fā)式語(yǔ)義分析算法，根據(jù)模型的層次結(jié)構(gòu)和參數(shù)分布，將模型切割為多個(gè)細(xì)粒度的邏輯單元，每個(gè)單元獨(dú)立加密后作為一個(gè)模型塊。

7、進(jìn)一步地，系統(tǒng)在serverless集群上構(gòu)建非結(jié)構(gòu)化p2p網(wǎng)絡(luò)，利用kademlia算法實(shí)現(xiàn)模型塊的分布式存儲(chǔ)和路由查詢。在p2p網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)中，除了采用kademlia算法優(yōu)化路由和udt協(xié)議提升傳輸性能外，本發(fā)明還引入reed-solomon糾刪碼機(jī)制，通過增加適量的冗余數(shù)據(jù)塊，提升系統(tǒng)容錯(cuò)能力，防止部分節(jié)點(diǎn)失效導(dǎo)致的數(shù)據(jù)丟失。

8、優(yōu)選地，p2p網(wǎng)絡(luò)采用udt傳輸協(xié)議，支持高吞吐、低延遲的數(shù)據(jù)傳輸。可選地，函數(shù)實(shí)例與p2p網(wǎng)絡(luò)間采用tls加密通信，防止模型數(shù)據(jù)在傳輸過程中被竊取。

9、在一個(gè)實(shí)施例中，函數(shù)實(shí)例在本地采用多級(jí)緩存機(jī)制，將頻繁訪問的模型塊緩存至內(nèi)存，其余模型塊緩存至高速ssd中，提高模型的加載速度。函數(shù)實(shí)例會(huì)根據(jù)模型塊的訪問模式，預(yù)取最可能訪問的模型塊，減少緩存未命中導(dǎo)致的延遲。

10、在某些實(shí)施例中，ai模型管理模塊采用基于區(qū)塊鏈的版本管理機(jī)制，將模型的版本信息和哈希值上鏈存儲(chǔ)，防止模型被惡意篡改。

11、另外，本發(fā)明還可以引入聯(lián)邦學(xué)習(xí)機(jī)制，支持分布在多個(gè)serverless集群的模型塊進(jìn)行安全聚合和增量訓(xùn)練。

12、在其他實(shí)施例中，系統(tǒng)提供基于角色的細(xì)粒度訪問控制，不同函數(shù)實(shí)例根據(jù)權(quán)限級(jí)別，訪問不同范圍的模型塊。

13、在一個(gè)優(yōu)選實(shí)施方式中，ai模型管理模塊首先對(duì)用戶上傳的模型進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換和標(biāo)準(zhǔn)化，提取模型的元信息，如網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、超參數(shù)等。然后，管理模塊基于圖嵌入算法，計(jì)算模型參數(shù)的語(yǔ)義相似度，構(gòu)建模型的語(yǔ)義向量空間。

14、接著，采用譜聚類算法對(duì)語(yǔ)義向量進(jìn)行劃分，獲得多個(gè)語(yǔ)義相似的模型塊。最后，管理模塊用用戶提供的密鑰對(duì)每個(gè)模型塊獨(dú)立加密，并將加密后的模型塊與元信息一并推送至p2p網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)。在p2p網(wǎng)絡(luò)中，為了加快模型塊的元信息同步和查詢，節(jié)點(diǎn)間采用gossip協(xié)議交換模型塊摘要信息。

15、同時(shí)，在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上都部署布隆過濾器，對(duì)本地緩存的模型塊進(jìn)行索引，加速模型塊的匹配和查找過程。

16、在另一個(gè)優(yōu)選實(shí)施方式中，函數(shù)實(shí)例采用雙級(jí)緩存架構(gòu)，熱點(diǎn)模型塊常駐內(nèi)存，由least?recently?used?（lru）?策略管理，其他模型塊則緩存至ssd中，由least?frequentlyused?（lfu）策略管理。在本地緩存的管理中，除了綜合考慮模型塊的訪問頻率，本發(fā)明還兼顧了訪問的時(shí)間局部性。

17、對(duì)于不同層級(jí)的緩存，動(dòng)態(tài)調(diào)整lru和lfu的權(quán)重比例，同時(shí)引入時(shí)間衰減因子，優(yōu)化緩存空間的利用率。當(dāng)緩存空間不足時(shí)，根據(jù)模型塊的綜合評(píng)分進(jìn)行緩存淘汰，兼顧緩存命中率和訪問延遲。函數(shù)實(shí)例通過調(diào)用近似最近鄰?（approximate?nearest?neighbor，ann）算法，快速查找所需的語(yǔ)義模型塊。

18、此外，本發(fā)明還設(shè)計(jì)了性能分析模塊，用于實(shí)時(shí)采集和分析系統(tǒng)的關(guān)鍵性能指標(biāo)，包括模型加載延遲、吞吐量、緩存命中率等。

19、通過性能瓶頸分析和異常檢測(cè)算法，及時(shí)定位性能問題，并根據(jù)系統(tǒng)負(fù)載動(dòng)態(tài)調(diào)整資源配置，實(shí)現(xiàn)性能的持續(xù)優(yōu)化。

20、通過采用上述方案，本發(fā)明具有以下有益效果：

21、（1）通過模型語(yǔ)義切割和p2p分布式存儲(chǔ)，實(shí)現(xiàn)模型加載的高并發(fā)和低時(shí)延；

22、（2）對(duì)模型塊進(jìn)行獨(dú)立加密，保護(hù)模型數(shù)據(jù)的機(jī)密性和完整性；

23、（3）引入?yún)^(qū)塊鏈實(shí)現(xiàn)模型版本管理，支持模型的可信跟蹤和增量更新；

24、（4）采用細(xì)粒度緩存策略，提高模型的加載速度和緩存命中率；

25、（5）支持聯(lián)邦學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)模型的隱私保護(hù)和安全聚合。

26、綜上所述，本發(fā)明提供了一種高效、安全、靈活的serverless?ai模型管理和加載系統(tǒng)，顯著提升了ai應(yīng)用的服務(wù)質(zhì)量和可擴(kuò)展性，降低了模型管理的復(fù)雜度，具有廣闊的應(yīng)用前景。